【摘 要】
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针对蝙蝠算法(bat algorithm,BA)在解决高维复杂问题时,导致种群多样性降低过快且各维度相互干扰容易陷入局部最优解和精确度不高的问题,从而影响算法的收敛速度和求解质量.该文结合蝙蝠算法和Rosenbrock算法各自的优缺点,提出了一种Rosenbrock蝙蝠算法(Rosenbrock bat algorithm,RBA),达到更优化求解非线性方程组的目的.该混合算法不仅发挥了蝙蝠算法强
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针对蝙蝠算法(bat algorithm,BA)在解决高维复杂问题时,导致种群多样性降低过快且各维度相互干扰容易陷入局部最优解和精确度不高的问题,从而影响算法的收敛速度和求解质量.该文结合蝙蝠算法和Rosenbrock算法各自的优缺点,提出了一种Rosenbrock蝙蝠算法(Rosenbrock bat algorithm,RBA),达到更优化求解非线性方程组的目的.该混合算法不仅发挥了蝙蝠算法强大的广度搜索能力,而且结合了Rosenbrock算法强大的局部搜索能力,通过仿真实验结果表明:该算法不但以较高精度求出了各种非线性方程组的解,而且鲁棒性强、收敛速度快,是一种有效解决非线性方程组的方法.
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