為克服蝙蝠算法在高維優(yōu)化問題上求解精度低和早熟收斂的缺點,提出一種改進的蝙蝠算法。首先根據蝙蝠相對獵物距離的遠近程度,對頻率引入自適應多普勒補償策略,并結合速度偏移機制修正飛行方向,產生靠近最優(yōu)個體的新位置;其次對最優(yōu)個體構造自適應變異選擇策略,先利用柯西變異產生的較大步長擺脫局部極值的束縛,后利用高斯變異產生的較小步長精細搜尋最優(yōu)區(qū)域;最后通過調整響度和脈沖發(fā)射率,平衡算法的全局探索和局部開發(fā)能力。從理論上分析了算法的收斂性和運算復雜性,對12個標準函數在不同維度下進行仿真實驗,并與近年來其他蝙蝠算法進行比較,結果表明改進的算法在求解高維優(yōu)化問題上具有較優(yōu)的收斂速度和精度。 

【文章來源】：計算機科學與探索. 2020,14(01)北大核心

【文章頁數】：15 頁

【部分圖文】：

f3函數收斂曲線

f4函數收斂曲線

經過多普勒補償后的頻率控制了飛行速度的快慢，進而影響個體在搜索空間中的新位置，為直觀描述補償策略指導新解的準確性，將向量空間簡化到二維平面。圖1表示在t-1時刻，固定相同位置xit-1、速度vit-1和獵物x*時，蝙蝠利用兩種方式產生新位置的差異。在方式1中，蝙蝠的頻率fi沒有經過多普勒補償，而是在上下區(qū)間內取隨機值，因此頻率可大可小，如圖1(a）所示，沒能修正新速度vit的模長和方向，最終使新位置xit遠離獵物x*。在方式2中，根據個體與獵物在前后時刻相對遠近的變化，蝙蝠的頻率fit受到多普勒效應的自適應調整。圖1(b）表示當蝙蝠個體遠離獵物時，經過補償策略的影響，接收到更低的頻率。較小的頻率作用于交換順序后的位移偏差x*-xit-1，最終與速度偏差w(vit-1-vm)共同決定新速度vit，此時vit的模長小于舊速度vit-1的模長，方向比vit-1向著獵物x*，圍繞在獵物周圍減速飛行。圖1(c）表示當蝙蝠個體接近獵物時，同樣受到補償策略的影響，此時接收到更高的頻率，結合速度和位移偏差產生新速度vit，其模長大于vit-1的模長，方向比vit-1更加接近x*，從而加速飛向獵物。從圖1(b）和圖1(c）可知，個體在接收到更低或更高頻率時，通過方式2產生的xit要比方式1接近x*，促使蝙蝠努力朝最優(yōu)解的方向飛行。根據多普勒效應自適應補償頻率，調整飛行速度的大小和方向，盡可能地模擬蝙蝠在捕食中發(fā)生的自然行為，產生更接近獵物的新個體，從而快速定位到全局最優(yōu)區(qū)域，提高全局探索能力。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2978297