用于连续优化问题的新型定向蝙蝠算法
神经与进化计算
2018-05-16 v1 最优化与控制
摘要
蝙蝠算法（Bat Algorithm, BA）是一种基于群体智能并受蝙蝠回声定位行为启发的最新优化算法。标准蝙蝠算法的一个问题是，在某些条件下，由于算法的探索能力较低，可能会发生过早收敛。为了克服这一缺陷，将定向回声定位引入标准蝙蝠算法，以增强其探索和开发能力。除了这种定向回声定位外，还将另外三项改进嵌入到标准蝙蝠算法中以提升其性能。随后，使用 CEC2005 基准测试套件中的多个标准与非标准基准对提出的新方法，即定向蝙蝠算法（directional Bat Algorithm, dBA）进行了测试。利用非参数统计检验，将 dBA 的性能与其他十种算法及 BA 变体进行了比较。统计检验结果表明了定向蝙蝠算法的优越性。
引用
@article{arxiv.1805.05854,
title = {New directional bat algorithm for continuous optimization problems},
author = {Asma Chakri and Rabia Khelif and Mohamed Benouaret and Xin-She Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.05854},
year = {2018}
}