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针对基本蝙蝠算法(BA)寻优精度不高、收敛速度慢和易早熟收敛的问题,提出一种改进的具有自适应变异机制的蝙蝠算法,用以求解复杂函数问题。利用K-means聚类对蝙蝠种群进行初始化,使种群在搜索空间分布更为均匀;采用根据迭代次数自适应变化的控制概率Pt判断算法是否进行高斯变异,增强种群多样性,促使蝙蝠个体跳出局部极值点;将自然选择思想引入BA,提高算法搜索速度,避免早熟收敛。选取几个典型函数进行测试,结果表明改进算法优化性能有了显著提高,具有较快的收敛速度,较高的寻优精度、收敛稳定性和收敛可靠性,验证了改进蝙蝠算法(IBA)的有效性及优越性。 相似文献
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