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《广东工业大学》 2016年
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蝙蝠算法的改进与应用

何子旷  
【摘要】:蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)是剑桥大学学者Yang通过模拟蝙蝠回声定位行为于2010提出的一种新的元启发式搜索算法,BA的原理是通过把蝙蝠个体当成搜索空间的解,通过调整蝙蝠个体的响度和脉冲率,追随当前解空间中的最优蝙蝠,从而整个种群产生从无序到有序的搜索过程。蝙蝠算法具有较强的全局搜索能力和收敛速度,但它也和其他全局优化算法一样,存在易陷入局部最优解,解精度不高等问题。本文首先对蝙蝠算法的国内外研究现状与算法原理、流程进行了详细描述,并通过实验数据分析了算法中的参数r0和fmax的作用,在分析的基础上,对蝙蝠算法进行了改进,提出了两种改进策略。本文的研究工作主要有:(1)论文以求解最优化问题的描述作为引入,接着介绍了元启发式搜索算法的原理和特性,然后介绍了蝙蝠算法在国内外的研究现状,并详细说明了蝙蝠算法的流程和具体实现。之后分析了蝙蝠算法中的相关参数r0和fmax的作用,为后面两章的算法改进做了准备工作。(2)根据蝙蝠算法的缺陷,提出了变权混沌蝙蝠算法,通过变惯性权因子调节蝙蝠的运动速度,而加入混沌机制的局部搜索,可以增强算法的局部搜索能力。通过实验数据,对比了它和蝙蝠算法、基于差分进化的蝙蝠算法的求解能力,并分析了在不同维度下,三种算法的求解精度变化。(3)在变权混沌蝙蝠算法的基础上,把差分进化思想融入到蝙蝠算法中,提出一种基于二次差分进化的混合蝙蝠算法,两种不同的差分方式分别增强了蝙蝠算法的全局搜索和局部搜索能力。通过实验表明了改进后的二次差分进化混合蝙蝠算法有更优秀的求解能力,接着分析并对比了四种改进后的蝙蝠算法的函数收敛曲线。(4)将蝙蝠算法及其改进算法应用到函数优化、组合优化和约束优化中,通过求解非线性方程组、0-1背包问题,比较了各个算法的优劣。最后,通过焊接条设计问题,说明了蝙蝠算法在工程实践中的应用。(5)论文的最后总结了研究工作,并对下一步的研究方向做了说明:尝试把蝙蝠算法及其改进算法应用到不确定优化领域。
【学位授予单位】:广东工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP301.6

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