【摘 要】
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针对单一种群算法较难权衡全局寻优能力和局部搜索能力的问题,提出一种种间双系统协作蝙蝠优化算法。根据蝙蝠个体运动状态将整个种群分为探测系统和开发系统,并通过信息交流
【机 构】
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杭州电子科技大学通信工程学院,杭州电子科技大学电子信息学院
【基金项目】
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浙江省基础公益研究计划项目(LGG18F010010),国家自然科学基金(11603041),广西精密导航技术与应用重点实验室开放基金(DH201714),杭州电子科技大学研究生科研创新基金(ZX170603308034)
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针对单一种群算法较难权衡全局寻优能力和局部搜索能力的问题,提出一种种间双系统协作蝙蝠优化算法。根据蝙蝠个体运动状态将整个种群分为探测系统和开发系统,并通过信息交流进行进化协作。设计和运用动态变化算子实现全局寻优和局部寻优的实时平衡,利用位置更新算子减少开发系统随机性带来的影响,提高局部区域的开发效率,运用伪变异算子保持探测系统的多样性,提高全局搜索的效率。实验结果表明,该算法在快速收敛的同时能够避免陷入局部最优,可解决多局部极值的复杂优化问题。
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