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基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法 预览
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作者 赵青杰 李捷 +1 位作者 于俊洋 吉宏远 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期89-92,共4页
为了加快蝙蝠算法的收敛速度并提高寻优精度,提出一种基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法。该算法在速度公式中加入了动态自适应权重,以动态地调整自适应权重的大小,加快算法的收敛速度。此外,该算法引入了柯西逆累积分布函数... 为了加快蝙蝠算法的收敛速度并提高寻优精度,提出一种基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法。该算法在速度公式中加入了动态自适应权重,以动态地调整自适应权重的大小,加快算法的收敛速度。此外,该算法引入了柯西逆累积分布函数方法,在每次迭代时,能有效提高蝙蝠算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优。对12个典型的测试函数进行仿真实验,结果表明,改进后的算法显著提高了寻优性能,具有较快的收敛速度和较高的寻优精度。 展开更多
关键词 蝙蝠算法 柯西变异 动态自适应权重 收敛对比
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基于时变惯性权重学习机制的蝙蝠优化算法 预览 被引量:2
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作者 陈思 贺兴时 杨新社 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2016年第4期共8页
为解决蝙蝠算法容易陷入局部最优,过旱进入停滞状态等缺点,在蝙蝠算法更新模式中引入时变的惯性权重,给出3种不同的惯性权重学习机制,将蝙蝠算法进行改进,提高算法的开发和探索能力.通过数值仿真实验,将3种不同学习机制下的改进蝙蝠算... 为解决蝙蝠算法容易陷入局部最优,过旱进入停滞状态等缺点,在蝙蝠算法更新模式中引入时变的惯性权重,给出3种不同的惯性权重学习机制,将蝙蝠算法进行改进,提高算法的开发和探索能力.通过数值仿真实验,将3种不同学习机制下的改进蝙蝠算法与基本算法进行对比分析.结果表明,改进的蝙蝠算法具有较高的收敛精度和较强的全局搜索能力. 展开更多
关键词 蝙蝠算法 时变惯性权重 收敛对比 学习机制
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