基于插值预测的改进蝙蝠算法

摘要：

为提高蝙蝠算法(bat algorithm,BA)的收敛性及求解性能,一种基于插值预测的思想可以引用到基本蝙蝠算法中,即插值蝙蝠算法(interpolated bat algorithm,IBA),在蝙蝠正常飞行的基础上,通过蝙蝠历史位移轨迹拟合蝙蝠飞行曲线,预测蝙蝠下一个位置.通过对9个典型的测试函数进行测试实验,从解空间维度、稳定性与收敛性3个方面考虑,实验结果表明,插值蝙蝠算法与蝙蝠算法相比,具有较快的收敛速度并得到更精确的结果;插值蝙蝠算法与粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)进行对比,整体实验结果表明,蝙蝠算法与插值蝙蝠算法在收敛速度及精确度上比粒子群算法具有更好效果.

关键词：蝙蝠算法、插值预测、维度、收敛性、精确度

所属期刊栏目：38

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61563012、61203109;广西高校科研基金项目KY2015LX112;广西研究生教育创新计划基金项目YCSZ2014157

在线出版日期：2017-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1938-1944