陈思
- 作品数：2 被引量：6H指数：2
- 供职机构：西安工程大学理学院更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅自然科学基金陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 蝙蝠算法快速解算性能优化设计研究被引量：3
- 2017年
- 针对基本蝙蝠算法由种群的趋同效应导致的后期收敛速度慢、收敛精度低、解算性能差的问题,运用动态矩阵的相关理论,定义了蝙蝠个体新的更新模型,并得到了上述模式下使算法快速收敛的参数选取区域和不同参数选取下算法的具体收敛性态。为进一步解决算法易陷入局部极小点的不足,对模型进行优化设计,引入随机惯性权重学习策略,通过仿真,验证了算法的解算性能得到有效提升。
- 陈思贺兴时杨新社
- 关键词：收敛性参数选取
- 基于时变惯性权重学习机制的蝙蝠优化算法被引量：3
- 2016年
- 为解决蝙蝠算法容易陷入局部最优,过早进入停滞状态等缺点,在蝙蝠算法更新模式中引入时变的惯性权重,给出3种不同的惯性权重学习机制,将蝙蝠算法进行改进,提高算法的开发和探索能力.通过数值仿真实验,将3种不同学习机制下的改进蝙蝠算法与基本算法进行对比分析.结果表明,改进的蝙蝠算法具有较高的收敛精度和较强的全局搜索能力.
- 陈思贺兴时杨新社
