基于禁忌搜索的蝙蝠算法

摘要

为了克服蝙蝠算法(BA)易陷入局部最优,收敛速度过快等缺点,以基本蝙蝠算法为基础,提出了基于禁忌搜索的蝙蝠算法(TSBA).TSBA算法将蝙蝠算法和禁忌搜索算法相结合,采用禁忌表以及渴望水平函数的策略,使算法具有更强的全局寻优能力,有效地避免了早熟现象.为了验证该算法的有效性,采用0-1背包问题作为测试内容.实验结果表明,基于禁忌搜索的TSBA蝙蝠算法比基本的蝙蝠算法具有更强的寻优能力和搜索速度.