肖海军,成金华,何 凡.双核因素蝙蝠算法[J].中南民族大学学报自然科学版,2018,(1):132-137,158
双核因素蝙蝠算法
Double Core Factors Bat Algorithm
  
DOI:
中文关键词: 蝙蝠算法  优化算法  双核因素蝙蝠算法  速度更新公式
英文关键词: bat algorithm  optimization algorithm  double core factors bat algorithm  velocity updating formula
基金项目:国家自然科学基金资助项目(11301492)
作者单位
肖海军1,2,成金华2,何 凡1,* 1 中国地质大学(武汉) 数学与物理学院武汉 430074
2 中国地质大学(武汉) 经济管理学院 资源环境经济研究中心武汉 430074 
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中文摘要:
      提出了一种基于蝙蝠算法的新型仿生优化算法——双核因素蝙蝠算法(DCFBA).通过改变蝙蝠算法中的速度更新公式,可有效提高寻优效率.为了验证 DCFBA 的性能,在 9 个测试函数上使用标准蝙蝠算法(BA)、粒子群算法(PSO)和 DCFBA 进行了实验.结果表明:DCFBA 在算法的有效性、 优越性和稳定性上都优于BA和PSO算法.
英文摘要:
      In this paper, a new bionic optimization algorithm which termed double core factors bat algorithm (DCFBA) based on the bat algorithm was proposed.A new velocity updating formula was proposed in our algorithm to improve the optimization efficiency.Aimed at showing the advantages of our new algorithm, 9 benchmark problems were performed by the classical bat algorithm, the particle swarm optimization and DCFBA respectively. Experimental results show that DCFBA is better than the classical bat algorithm and the particle swarm optimization in effectiveness, superiority and stability.
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