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针对当前蝙蝠算法的性能改进缺少严谨的收敛性证明,导致算法的改进不具备明确的理论意义的问题,从数学概率以及蝙蝠算法状态转移满足Markov过程的角度为出发点,通过建立合理的Markov链模型研究蝙蝠个体状态的转移行为,论证蝙蝠群体状态空间具有可约性和齐次性,从理论上证明蝙蝠算法满足随机算法的收敛准则,保证算法能100%收敛到全局最优解。