正交交叉和指数交叉相互协作的蝙蝠算法

作     者：陈梅雯 钟一文 王李进 Chen Meiwen;Zhong Yiwen;Wang Lijin

作者机构：福建农林大学计算机与信息学院福州350002 山东大学计算机科学与技术学院济南250101 

基　　金：福建省自然科学基金(2013J01216) 

出 版 物：《南京大学学报（自然科学版）》 (Journal of Nanjing University（Natural Science）)

年 卷 期：2015年第51卷第4期

页      码：731-740页

摘      要：蝙蝠算法是一种模拟蝙蝠回声定位行为的新型启发式智能搜索算法,其随机游走于最佳解附近的局部搜索导致算法的搜索效率低且易陷入局部极小值.针对此不足,提出一种正交交叉和指数交叉相互协作的局部搜索策略.正交交叉操作是在父个体空间内基于正交设计的一种有系统的精细化搜索,能有效的避免随机游走的盲目性,指数交叉用于弥补正交交叉受限于父个体空间的不足,使种群保持足够的多样性,正交交叉和指数交叉相互协作使蝙蝠算法能有效地平衡搜索的集中性和多样性.实验结果表明改进的算法能够有效地提高蝙蝠算法的搜索能力,在求解多维函数优化问题上是具有竞争力的.

主 题 词：蝙蝠算法 正交交叉 指数交叉 精细化搜索 相互协作 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13232/j.cnki.jnju.2015.04.011

馆 藏 号：203110615...