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優(yōu)化問題廣泛存在于工程技術、經(jīng)濟管理等各個領域。實際問題的復雜性，導致傳統(tǒng)的優(yōu)化方法難以解決這些問題。隨著迭代計算過程的推進，標準蝙蝠算法在進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蝙蝠算法的性能進行了改進，但難以同時滿足收斂速度與尋優(yōu)精度的要求。針對這些問題，提岀了基于羅盤算子的改進蝙蝠算法，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)典多維測試函數(shù)分別對該算法與遺傳算法、標準蝙蝠算法進行仿真對比實驗與雙側t檢驗。結果表明，改進算法的進化效率、優(yōu)化深度和成功率均得到了較大程度的提升，對工程復雜函數(shù)有很大的價值。
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