基于文化算法的蝙蝠算法-研究

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1、万方数据西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和

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3、算法。群智能优化算法由于自身的自组织性、非线性及并行性等特点，已经成功应用于解决现实世界中的复杂优化问题。这些算法试图模仿自然现象或社会行为，以便通过使用迭代和随机，产生用于优化问题的更好的解决方案。蝙蝠算法（BA）是通过模拟蝙蝠猎食行为而形成的一种群智能优化算法。初步研究表明，蝙蝠算法在性能上优于遗传算法和粒子群算法，可用在众多领域，如图像处理、多目标优化、数据挖掘等。但对一些复杂的情况，算法本身还存在缺陷，例如算法寻优精度低、寻优收敛速度慢等。本文提出了一种改进算法——基于文化算法的蝙蝠算法（CABA）。针对原蝙蝠算法寻优过程速度慢且易陷入局

4、部最优的问题，借助文化算法的双层进化机制并利用其群体空间和信念空间进行蝙蝠算法的改进，即在群体空间中采用接受规则制定接受比例，按照该比例选择群体空间优秀个体作为整个群体的信念，即根据适应度的强度排序,选择前n%的优秀个体放入信念空间，在信念空间中同样利用蝙蝠算法实现信念空间个体的进化，信念空间的优秀个体通过影响规则来调整群体空间中的个体；运用变邻域搜索，设置N个邻域空间，对蝙蝠算法中的每一代最优个体进行更加精细的k局部搜索；改进了算法的更新公式，使其能更好地趋向最优目标；针对算法中的早熟收敛现象，根据适应度值的不同，将种群个体分为三类，分别制定了

5、处理方式。采用八种单峰测试函数及五种多峰测试函数，分别对CABA与BA进行了验证。实验结果表明，CABA有效提高了算法的寻优精度，加快了寻优收敛速度，而且在一定程度上避免了早熟收敛现象，可知CABA的性能优于经典BA。本文的主要工作是研究蝙蝠算法的改进方法。合理地设定文化算法中的接受规则、影响规则以及设置蝙蝠算法中种群的最大规模、变邻域搜索的自适应步长，都是影响算法性能的关键。在后续工作中，将进一步研究这些影响因素，以持续改善CABA的性能。此外，还可以考虑CABA在其它领域的应用。关键词：蝙蝠算法，文化算法，变邻域搜索，移动步长，早熟策略I万方

6、数据西安电子科技大学硕士学位论文II万方数据ABSTRACTABSTRACTOptimizationproblemsexistinrealworldwidelywhichareoftennonlinear.Traditionalmathematicalcalculationmethodscannotgettheoptimalsolution.TheMeta-heuristicAlgorithmisusedwidelytosolvetheseproblems.Therecenttrendistouseswarmintelligencealgorit

7、hmwhich,showinggoodself-organization,nonlinearityandparallelism,issuccessfullyappliedtosolvecomplexoptimizationproblemsintherealworld.Thesealgorithmstrytoimitatenaturalphenomenaorsocialbehaviorwithiterationandstochastictofindthebestway.BatAlgorithm(BA)isanintelligentoptimizat

8、ionalgorithmthatsimulatestheforagingbehaviorofbat.Theprimarystudyhas