基于WS小世界模型的蝙蝠优化算法
杨晓琴
2018-08-15
发表期刊计算机与现代化
ISSN1006-2475
卷号No.276期号:08页码:28-34
摘要蝙蝠算法是在对微型蝙蝠回声观察研究的基础上发现蝙蝠回声和优化目标功能之间的关系而提出的一种新算法。蝙蝠算法具有强大的搜索性能,但是其局部搜索相对简单,个体间缺乏信息互通,搜索能力差。尽管目前也提出了一些相关改进算法,但高维优化方面较少涉及。考虑到蝙蝠群体中个体相互联系与作用的方式有动态复杂的感知网络结构,具有"小世界"特性,所以首先把有"小世界"特性的WS小世界模型引入蝙蝠算法,利用WS小世界模型断边重连的特点生成动态的邻域结构,这种邻域结构能够提高整体的搜索能力。实例验证表明借助一般的蝙蝠算法可以进行局部搜索。
关键词蝙蝠算法 小世界模型 网络结构
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语种中文
资助项目国家自然科学基金(青年科学基金)资助项目(61403272);山西省重点研发计划(工业部分)项目(201703D121042-1)
原始文献类型学术期刊
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/56256
专题国家开放大学山西分部
作者单位太原广播电视大学
第一作者单位国家开放大学山西分部
第一作者的第一单位国家开放大学山西分部
推荐引用方式
GB/T 7714
杨晓琴. 基于WS小世界模型的蝙蝠优化算法[J]. 计算机与现代化,2018,No.276(08):28-34.
APA 杨晓琴.(2018).基于WS小世界模型的蝙蝠优化算法.计算机与现代化,No.276(08),28-34.
MLA 杨晓琴."基于WS小世界模型的蝙蝠优化算法".计算机与现代化 No.276.08(2018):28-34.
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