【摘 要】
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在蝙蝠算法优化的研究中,为提高蝙蝠算法的种群多样性和局部搜索性能,受病毒进化机制启发,提出一种改进的蝙蝠算法:病毒进化蝙蝠算法。采用病毒群体感染主群体,主群体在历代
【机 构】
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西安建筑科技大学管理学院,武警工程大学装备工程学院
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在蝙蝠算法优化的研究中,为提高蝙蝠算法的种群多样性和局部搜索性能,受病毒进化机制启发,提出一种改进的蝙蝠算法:病毒进化蝙蝠算法。采用病毒群体感染主群体,主群体在历代个体间纵向传递信息以利于全局优化,病毒群体通过感染操作在同代个体间横向传递信息利于局部搜索。利用多个不同规模的算例进行对比仿真,结果表明所提算法的在寻优精度和求解稳定性方面优于量子遗传算法和二进制粒子群等算法,可用于有效求解背包问题等NP难问题。
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