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基于反向学习机制的蝙蝠算法

岳伟娜 马吉明 苏日建 郭盛楠

湖北民族学院学报(自然科学版)2016,Vol.34Issue(3):251-255,5.
湖北民族学院学报(自然科学版)2016,Vol.34Issue(3):251-255,5.DOI:10.13501/j.cnki.42-1569/n.2016.09.003

基于反向学习机制的蝙蝠算法

Bat Algorithm Based on Opposition Learning Mechanism

岳伟娜 1马吉明 1苏日建 1郭盛楠1

作者信息

  • 1. 郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州450002
  • 折叠

摘要

Abstract

Aiming at the problem that the firefly algorithm has slow convergence and low precision ,an im-proved Bat algorithm based on opposition learning mechanism is proposed .The proposed algorithm is char-acterized by high precision and good robustness ,and it can effectively jump out the local optimum .6 typi-cal test functions are simulated and the results show that the algorithm is effective and feasible .What′s more, the algorithm also has excellent arithmetic performance in solving an optimization problem with multi-modal function .

关键词

蝙蝠算法/反向学习/多样性/鲁棒性

Key words

bat algorithm/opposition learning/diversity/robustnes

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

岳伟娜,马吉明,苏日建,郭盛楠..基于反向学习机制的蝙蝠算法[J].湖北民族学院学报(自然科学版),2016,34(3):251-255,5.

基金项目

国家自然科学基金项目(61374014);河南省科技攻关项目(132102210056、142102210080). ()

湖北民族学院学报(自然科学版)

2096-7594

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