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不同初值對(duì)蝙蝠算法性能的影響

郭小雪; 賀興時(shí) 西安工程大學(xué)理學(xué)院; 西安710600
  • 蝙蝠算法
  • 初始化種群
  • logistic映射
  • 混沌序列
  • 均勻分布

摘要:蝙蝠算法是一種搜索全局最優(yōu)解的新型算法,為了提高蝙蝠算法的尋優(yōu)性能,分別利用均勻分布、正態(tài)分布和Logistic混沌序列三種方法初始化蝙蝠種群,分析不同初值對(duì)蝙蝠算法性能的影響,選用12個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn).結(jié)果表明,初值對(duì)蝙蝠算法性能有顯著影響,基于Logistic映射的混沌序列初始化的蝙蝠算法效果最優(yōu).

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河南科學(xué)

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