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不同初值對蝙蝠算法性能的影響
郭小雪; 賀興時 西安工程大學理學院; 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解的新型算法,為了提高蝙蝠算法的尋優性能,分別利用均勻分布、正態分布和Logistic混沌序列三種方法初始化蝙蝠種群,分析不同初值對蝙蝠算法性能的影響,選用12個標準測試函數進行仿真實驗.結果表明,初值對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.
- 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解的新型算法,為了提高蝙蝠算法的尋優性能,分別利用均勻分布、正態分布和Logistic混沌序列三種方法初始化蝙蝠種群,分析不同初值對蝙蝠算法性能的影響,選用12個標準測試函數進行仿真實驗.結果表明,初值對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.
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