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基于时变Morlet小波变异的蝙蝠算法及函数优化

             

摘要

为了提高蝙蝠算法的全局收敛能力和收敛速度,提出了一种时变Morlet小波变异的蝙蝠算法(TVMWMBA);构建Morlet小波分布函数来描述小波变异因子分布的概率密度,然后利用小波变异因子的波动性和周期性,在每次迭代中对蝙蝠种群的个体进行小波变异,避免陷入局部最优,再通过时变系数动态收缩小波变异因子的变异空间,加快算法的收敛,提高收敛精度;函数优化仿真实验结果表明,改进算法有效的保持了种群的多样性,显著提高了优化稳定性,具有全局收敛能力强、寻优精度高和收敛速度快等特点.

著录项

  • 来源
    《计算机测量与控制》 |2014年第11期|3808-3811|共4页
  • 作者单位

    苏州市职业大学计算机工程学院;

    江苏苏州 215104;

    江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心;

    江苏苏州 215104;

    江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心;

    江苏苏州 215104;

    苏州市职业大学计算机工程学院;

    江苏苏州 215104;

    苏州市职业大学计算机工程学院;

    江苏苏州 215104;

    江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心;

    江苏苏州 215104;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 算法理论;
  • 关键词

    蝙蝠算法; Morlet函数; 小波变异; 波动性; 时变系数;

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