分数阶策略和带有Lévy飞行的螺旋蝙蝠算法

摘要：

针对蝙蝠算法在求解多峰、复杂非线性问题时,搜索效率降低、易陷入局部最优等不足,提出了一种改进的蝙蝠算法.引入具有短期记忆特性的分数阶策略来更新蝙蝠位置,增加种群多样性,提高了算法收敛速度;用带有Lévy飞行的阿基米德螺旋策略产生局部新解,增强局部开发能力,同时有助于算法跳出局部最优;采用新的非线性动态机制调节响度和脉冲发射率,以平衡算法的探索和开发.选取CEC2014测试集,包括单峰、多峰、混合以及复合函数,对提出的算法和其他群智能算法进行仿真实验,测试结果表明提出的算法搜索效率和求解精度相较于对比算法得到提升,用Friedman统计分析验证了算法的优越性.将提出的算法用于求解机械工程减速器设计问题,与PSO-DE、WCA、APSO进行实验对比,验证该算法的有效性.

关键词：蝙蝠算法;分数阶;阿基米德螺旋;Lévy飞行;减速器设计问题

所属期刊栏目：57

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61976176

在线出版日期：2021-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：75-81