【摘 要】
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蝙蝠算法作为一种新型元启发式进化算法,不可避免在进化过程中存在陷入局部极值的危险。为有效提高蝙蝠算法的进化性能,本文提出了一种自适应协同进化的蝙蝠算法(adaptive co
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51605487)
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蝙蝠算法作为一种新型元启发式进化算法,不可避免在进化过程中存在陷入局部极值的危险。为有效提高蝙蝠算法的进化性能,本文提出了一种自适应协同进化的蝙蝠算法(adaptive cooperation evolutionary bat algorithm,ACEBA)。为保证算法具有良好的进化结构,提出采用自适应进化种群结构,使得种群结构能够依据种群多样性在集中式结构和分布式结构进行切换。为协调实现主种群的勘探和子种群的开采,引入优良个体解对速度和位置进行更新,并在主种群和子种群内采用相适应的更新方式,同时将原有固定参数推广到自适应变化,并对蝙蝠行为的多普勒效应进行了补偿。最后对本文提出的算法进行了收敛性分析和仿真验证,并与相关算法进行了对比分析,充分验证了算法的正确性和有效性.
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