结合PSO粒子群改进蝙蝠算法

资 源 简 介

结合PSO粒子群改进蝙蝠算法

详 情 说 明

标题：用PSO粒子群优化改进蝙蝠算法的性能分析

群体智能算法在优化问题中表现出色，其中蝙蝠算法（BA）和粒子群算法（PSO）各有优势。本文将探讨如何利用PSO的全局搜索能力改进传统蝙蝠算法，并通过Sphere基准函数验证其优化效果。

传统蝙蝠算法通过模拟蝙蝠回声定位行为进行搜索，但容易陷入局部最优。而PSO通过粒子间的信息共享机制，能够更有效地探索解空间。结合两者优势的具体思路包括：

速度更新策略融合 - 引入PSO的粒子速度更新公式，增强蝙蝠的全局探索能力 位置调整机制 - 保留蝙蝠算法的频率调节特性，同时加入PSO的社会认知部分 参数自适应 - 动态调整脉冲频率和响度参数，平衡算法在不同阶段的搜索强度

实验采用Sphere基准函数，通过50次独立运行对比改进前后的算法性能，重点关注以下指标： 最优值反映算法找到全局最优解的能力 最差值体现算法的稳定性下限 平均值评估整体优化质量 方差衡量算法运行的可靠性

这种混合策略在复杂优化问题中展现出更好的收敛性和稳定性，为工程优化问题提供了新的解决思路。后续可考虑将该方法扩展到多目标优化或高维问题场景。