【摘 要】
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为了提高蝙蝠算法的全局收敛能力和收敛速度,提出了一种时变Morlet小波变异的蝙蝠算法（TVMWMBA）;构建Morlet小波分布函数来描述小波变异因子分布的概率密度,然后利用小波变异因
【机 构】
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苏州市职业大学计算机工程学院,江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目（41201338）, 江苏省自然科学基金青年基金项目（BK2012164）, 苏州市科技计划项目（SGZ2013133）
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为了提高蝙蝠算法的全局收敛能力和收敛速度,提出了一种时变Morlet小波变异的蝙蝠算法（TVMWMBA）;构建Morlet小波分布函数来描述小波变异因子分布的概率密度,然后利用小波变异因子的波动性和周期性,在每次迭代中对蝙蝠种群的个体进行小波变异,避免陷入局部最优,再通过时变系数动态收缩小波变异因子的变异空间,加快算法的收敛,提高收敛精度;函数优化仿真实验结果表明,改进算法有效的保持了种群的多样性,显著提高了优化稳定性,具有全局收敛能力强、寻优精度高和收敛速度快等特点。
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