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为您找到包含“Bat algorithm”的内容共4

魏万恒,胡桃

2018-12-14

研究了蝙蝠算法在多目标多选择背包优化中的应用。针对传统的多目标多选择背包优化算法,由于计算复杂度高,难以获得满意解决方案的问题,试图用蝙蝠算法去解决。首先,讨论了蝙蝠算法的生物学动机,阐述了蝙蝠回声定位行为的原理,以及蝙蝠算法的实现流程,然后利用这一算法去解决一个背包问题。最后由实验结果表明,相比粒子群优化算法,蝙蝠算法可以更快速的求解问题。证明了蝙蝠算法解决问题的可行性和有效性以及性能的优越性,拓展了其应用领域。

北京邮电大学经济管理学院,北京 100876,北京邮电大学经济管理学院,北京 100876

#管理学#

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李雅梅,曹益华

2015-12-30

蝙蝠算法( BA)是一类新型的搜索全局最优解的随机优化算法,针对这些问题标准的编蝠算法存在着寻优精度不高、后期收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,本文提出了一种基于powell机制的改进的蝙蝠算法(POBA),从而提高编蝠算法的局部搜索能力,避免种群个体陷入局部最优,增强算法全局寻优能力。在MATLAB环境下,运用5个标准测试函数进行实验仿真,结果表明,与BA算法相比,该算法(POBA)的收敛速度及精度均有明显提高。

辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁省葫芦岛市,125105 ,中国,辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁省葫芦岛市,125105 ,中国

#计算机科学技术#

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王丽娇,廖艳苹

2019-03-07

随着无人机( UAV)技术的不断发展,其作战样式逐渐向"蜂群"方面发展。本文在此基础上提出了蜂群应用的具体实现方法,即利用无人机蜂群搭载干扰机形成干扰波束对雷达进行大规模协同干扰,蜂群干扰机在使用过程中具备距离优势和空间分布优势。由于应用背景的实际要求,两无人机阵元间的距离远大于常规要求的半波长距离,导致栅瓣的出现以及能量难以集中等问题的出现。本文提出通过蝙蝠算法对蜂群阵列的综合优化来解决上述问题,通过仿真实验表明,无人机的位置优化可以去除栅瓣的影响,使得干扰能量更加集中。

国家自然科学基金(61301201

黑龙江省博士后基金(LBH-Q14039

Information and Communication Engineering School, Harbin Engineering University, Harbin City,Information and Communication Engineering School, Harbin Engineering University, Harbin City

#电子、通信与自动控制技术#

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廖艳苹,吕欣珂

2018-03-06

针对圆阵下基于干扰子空间投影的空时自适应处理算法存在的旁瓣过高的问题,采用了五种启发式算法,包括蚁群算法、风驱动算法、萤火虫算法、布谷鸟搜索算法和蝙蝠算法,在五个宽带噪声干扰和混合干扰两种情况下对波束形成结果进行优化并比较分析。通过调整圆周上天线的位置,更改旁瓣的增益,进而降低旁瓣。实验结果证明,启发式算法对波束形成结果的优化效果较为明显,能够对旁瓣进行抑制的同时改善主瓣偏移问题。经过比较可以得出,在五种算法中蝙蝠算法的优化效果最好。

国家自然科学基金(61301201

黑龙江省博士后科研基金(LBH-Q140

Information and Communication Engineering School,Harbin Engineering University, Harbin 150001,Information and Communication Engineering School,Harbin Engineering University, Harbin 150001

#电子、通信与自动控制技术#

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