基于质心策略的蝙蝠算法研究

摘要

群智能算法是一种新兴的演化计算技术.常见的群智能理论研究算法有:粒子群算法、蚁群算法、蝙蝠算法等.蝙蝠算法模型简单、收敛速度快,虽具有强大的全局搜索性能,但其局部搜索相对简单,个体问缺乏信息互通,搜索能力差.针对这种缺陷,该文提供了一种基于质心策略的蝙蝠算法,首先对该算法进行了详细的公式化表述并对其执行流程做出了说明,然后将该算法与标准蝙蝠算法、粒子群优化算法进行了比较.仿真结果表明,改进的蝙蝠算法明显优于其他算法.