论文研究 求解约束优化问题的改进蝙蝠算法.pdf

针对基本蝙蝠算法求解精度低、易陷入局部最优的缺点，提出一种改进的蝙蝠算法用于求解约束优化问题。该算法利用佳点集方法构造初始种群以维持群体的多样性，引入惯性权重以协调算法的勘探和开发能力。为了避免算法陷入局部最优，对当前全局最优解进行多样性变异操作。通过对四个标准测试函数和化工应用的仿真实验并与其他算法进行比较，结果表明了该算法具有较强的全局搜索能力。