1 內容介紹

PSO?能夠實現在全局搜索最大功率點，搜索偏差小，但?收斂時間較長，而?BA?也具有全局搜索功能，前期搜索速度?快，但后期搜索時間長，搜索精度低。鑒于這兩種算法的特?點，結合兩種算法在搜索不同時期的優勢，BA?應用于混合算?法前期，提升前期的搜索效果，PSO?應用于算法中后期，提升?算法的搜索精度，并分別對兩種算法進行改進。

蝙蝠的速度更新式(4)的第一部分和粒子群的速度更新?式(2)的第一部分均為上代個體速度項，粒子群可以通過慣性?權重?w調節個體慣性對速度的影響，為了平衡混合算法前期?的全局搜索能力和后期的局部搜索能力，在前期蝙蝠算法中?引入中后期?PSO?的?w。蝙蝠的速度更新式(4)的第二部分和?粒子群的速度更新式(2)的第三部分都為群體認知項，蝙蝠是?通過頻率而粒子是通過社會學習因子?c2調節群體經驗對速度?的影響，兩者可以共用參數?c2。為了進一步提升收斂速度，w和?c2會隨著迭代次數而改變，因此改進后蝙蝠算法的速度更?新式為：

2 仿真代碼

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3 運行結果

4 參考文獻

[1]陳志敏, 吳盤龍, 薄煜明,等. 基于自控蝙蝠算法智能優化粒子濾波的機動目標跟蹤方法[J]. 電子學報, 2018, 46(4):9.

[2]唐海東, 芮鈞, 吳正義. 基于混合蝙蝠算法的梯級水電站群優化調度研究[J]. 水電自動化與大壩監測, 2015(6):5.

博主簡介：擅長智能優化算法、神經網絡預測、信號處理、元胞自動機、圖像處理、路徑規劃、無人機等多種領域的Matlab仿真，相關matlab代碼問題可私信交流。

部分理論引用網絡文獻，若有侵權聯系博主刪除。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【智能优化算法-蝙蝠算法】基于混合粒子群和蝙蝠算法求解单目标优化问题附matlab代码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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