论文研究-一种改进的蝙蝠算法研究 .pdf

蝙蝠算法（BA）是一种新颖的基于群体智能的随机优化算法，由Yang教授于2010年提出，其灵感源自蝙蝠的回声定位特性。该算法具有简单易实现、参数调整少且在某些问题上的求解效果较优等特点。蝙蝠算法作为一种全局优化搜索技术，通过迭代更新蝙蝠的位置和速度，以实现对问题的求解。由于其在自然科学和工程科学领域中的应用广泛，如多目标优化、工程优化、k-均值聚类优化、PFSP调度问题以及大规模优化问题等，蝙蝠算法吸引了众多研究者的注意。然而，蝙蝠算法存在着一些明显的缺陷，如后期收敛速度慢、寻优精度不高以及容易陷入局部最优解等，这些问题限制了算法的应用范围和效果。 针对上述问题，研究者们尝试提出多种改进方案。比如，文献[4]提出了基于差分进化算法的改进蝙蝠算法；文献[5]提出了一种高效的混合蝙蝠算法；文献[6]则提出基于模拟退火的高斯扰动蝙蝠优化算法（SAGBA）；文献[7]提出了一种具有Levy飞行特征的蝙蝠算法。上述提到的各种改进方法在一定程度上增强了蝙蝠算法的性能，但算法的收敛速度和精度仍有待进一步提升。 为了克服蝙蝠算法的这些局限性，李雅梅和曹益华提出了一种基于Powell法的改进蝙蝠算法（POBA）。Powell法是传统优化算法中一种强有力的局部搜索技术，它可以有效避免算法陷入局部最优，并提高优化问题求解的精度。将Powell法嵌入到蝙蝠算法中，通过整合两者的优点，使得改进后的算法（POBA）在求解全局优化问题时能够兼顾局部搜索能力和全局寻优能力，进而提升算法整体性能。通过在MATLAB环境下使用标准测试函数进行实验仿真，结果显示POBA算法相比于标准蝙蝠算法（BA），在收敛速度和求解精度方面都有了明显的提高。 在这篇论文中，作者李雅梅，一名副教授，研究方向包括智能检测技术、自动化仪器仪表以及计算机控制等。研究者利用POBA算法针对一系列具有挑战性的复杂函数进行优化实验，实验结果验证了算法的有效性和优越性。研究者的邮箱地址是***，这为后续研究者和实践者提供了进一步交流和合作的可能性。论文中还提到了蝙蝠通过发出和探测回声的时间延迟、双耳的时间差以及回声响度变化来建立周围环境的认知能力，这些生物学特性是蝙蝠算法设计的灵感来源。 该篇论文被发表在中国科技论文在线，提供了关于蝙蝠算法改进策略的深入分析以及实验验证，不仅对于蝙蝠算法的改进提供了新的思路，也为相关领域的研究者提供了实践参考。通过对蝙蝠算法的持续研究和改进，该算法未来可能会在更广阔的领域内得到应用，并帮助解决更多复杂问题。