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基于Fuch映射的混沌蝙蝠算法
  • ISSN号:1007-6735
  • 期刊名称:《上海理工大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]上海理工大学管理学院,上海200093
  • 相关基金:上海市大学生创新训练基金资助项目(201210252057);上海市高校青年教师培养计划资助项目(slg12010);高等学校博士学科点专项科研基金联合资助项目(20123120120005);上海市教委科研创新资助项目(14YZ090);上海理工大学国家级培育课题资助项目(13XGQ07)
中文摘要:

为了改善基本蝙蝠算法(bat-inspired algorithm,BA)的求解性能,提高其搜索效率,避免其搜索过程陷入局部最优,利用Fuch映射对基本蝙蝠算法的局部最优解的邻域和蝙蝠的频率变化区间进行混沌遍历搜索,提出了一种新型混合蝙蝠算法——Fuch混沌蝙蝠算法(FCBA).仿真计算结果表明:与BA相比,FCBA具有较好的收敛性能,能够较快地收敛于测试算例的全局最优解.

英文摘要:

In order to improve the solving performance of the original bat-inspired algorithm (BA), increase its searching efficiency, and avoid falling into local optimal solution, the neighborhood of the local optimum and the frequency interval in the original BA were optimized by using the chaos optimization method based on Fuch mapping. Furthermore, a new hybrid bat- inspired algorithm named as Fuch chaos bat-inspired algorithm (FCBA) was proposed. The numerical results show that FCBA has better convergence performance,and can converge faster to the optimal solution of numerical examples.

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期刊信息
  • 《上海理工大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:上海市教育委员会
  • 主办单位:上海理工大学
  • 主编:庄松林
  • 地址:上海市军工路516号489信箱
  • 邮编:200093
  • 邮箱:xbzrb@USST.edu.cn
  • 电话:021-55277251
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-6735
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1739/T
  • 邮发代号:4-401
  • 获奖情况:
  • 上海市高等学校优秀自然科学学报一等奖,1999年获全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优...,1995年获机械工业部优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5359