文献类型：期刊文章

作　　者：贺兴时[1] 丁文静[1] 杨新社[1,2]

机构地区：[1]西安工程大学理学院,西安710048 [2]密德萨斯大学科学与技术学院

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：陕西省软科学基金资助项目(2012KRM58);陕西省教育厅自然科学基金资助项目(12JK0744;11JK0188);西安工程大学研究生创新基金资助项目(chx131115)

年　　份：2014

卷　　号：31

期　　号：2

起止页码：392-397

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：蝙蝠算法(bat algorithm,BA)是一类新型的搜索全局最优解的随机优化技术。为了提高BA算法的搜索效果,把模拟退火的思想引入到蝙蝠优化算法中,并对蝙蝠算法的某些个体进行高斯扰动,提出了一种基于模拟退火的高斯扰动蝙蝠优化算法(SAGBA)。分别将蝙蝠优化算法、模拟退火粒子群算法、SAGBA在20个典型的基准测试函数中进行仿真对比,结果表明SAGBA不仅增加了全局收敛性,而且在收敛速度和精度方面均优于其他两种算法。

关 键 词：蝙蝠算法  模拟退火 高斯扰动  仿真 优化  

分 类 号：TP18] TP301.6]