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優(yōu)化問題廣泛存在于工程技術(shù)、經(jīng)濟(jì)管理等各個(gè)領(lǐng)域。實(shí)際問題的復(fù)雜性，導(dǎo)致傳統(tǒng)的優(yōu)化方法難以解決這些問題。隨著迭代計(jì)算過程的推進(jìn)，標(biāo)準(zhǔn)蝙蝠算法在進(jìn)化后期容易陷入局部最優(yōu)且種群多樣性差。雖然目前已有大量工作針對(duì)蝙蝠算法的性能進(jìn)行了改進(jìn)，但難以同時(shí)滿足收斂速度與尋優(yōu)精度的要求。針對(duì)這些問題，提岀了基于羅盤算子的改進(jìn)蝙蝠算法，借鑒鴿群優(yōu)化算法，引入了羅盤算子幫助蝙蝠種群快速找到質(zhì)量高的饣體，提髙蝙蝠算法的開發(fā)和搜索能力。之后在 MATLAB環(huán)境下，通過6種經(jīng)典多維測(cè)試函數(shù)分別對(duì)該算法與遺傳算法、標(biāo)準(zhǔn)蝙蝠算法進(jìn)行仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)與雙側(cè)t檢驗(yàn)。結(jié)果表明，改進(jìn)算法的進(jìn)化效率、優(yōu)化深度和成功率均得到了較大程度的提升，對(duì)工程復(fù)雜函數(shù)有很大的價(jià)值。
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