文献类型：期刊文章

作　　者：肖海军[1,2] 成金华[2] 何凡[1]

XIAO Haijun;CHENG Jinhua;He Fan;HE Fan(School of Mathematics and Physics,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China;Research Center of Resources and Environmental Economics,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China)

机构地区：[1]中国地质大学(武汉)数学与物理学院,武汉430074 [2]中国地质大学(武汉)经济管理学院资源环境经济研究中心,武汉430074

出　　处：《中南民族大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11301492)

年　　份：2018

卷　　号：37

期　　号：1

起止页码：132-137

语　　种：中文

收录情况：AJ、CAS、CSA-PROQEUST、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：提出了一种基于蝙蝠算法的新型仿生优化算法——双核因素蝙蝠算法(DCFBA).通过改变蝙蝠算法中的速度更新公式,可有效提高寻优效率.为了验证DCFBA的性能,在9个测试函数上使用标准蝙蝠算法(BA)、粒子群算法(PSO)和DCFBA进行了实验.结果表明:DCFBA在算法的有效性、优越性和稳定性上都优于BA和PSO算法.

关 键 词：蝙蝠算法  优化算法 双核因素蝙蝠算法  速度更新公式  

分 类 号：TP273]