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蝙蝠算法

2018-08-28 09:56:43     所属分类:进化算法

蝙蝠算法(Bat Algorithm,缩写 BA),是一种元启发式优化算法,是杨新社(音译自:Xin-She Yang)在2010年提出的算法[1]。这个蝙蝠算法以微蝙蝠(microbats)回声定位行为的基础,采用不同的脉冲发射率和响度[2][3]

目录

  • 1 算法描述
  • 2 算法方程
  • 3 算法应用
  • 4 参考文献
  • 5 延伸阅读

算法描述

把蝙蝠的回声定位理想化,可以总结如下:每个虚拟蝙蝠有随机的飞行速度在位置(问题的解),同时蝙蝠具有不同的频率或波长、响度和脉冲发射率r。蝙蝠狩猎和发现猎物时,它改变频率、响度和脉冲发射率,进行最佳解的选择,直到目标停止或条件得到满足。这本质上就是使用调谐技术来控制蝙蝠群的动态行为,平衡调整算法相关的参数,以取得蝙蝠算法的最优。

算法方程

根据Yang (2010)的文章, 新的解和速度更新方程:

其中,随机数为均匀分布。是目前找到最优解。

A和r应该在迭代中变换:

其中, 是常数。

算法应用

蝙蝠算法已用于工程设计[4]、分类[5]等应用。把蝙蝠算法(BA)与遗传算法(GA)、PSO等方法进行比较,并用于训练神经网络,得出的结论清楚显示:蝙蝠算法比其他算法有很好优势[6]

参考文献

  1. ^ X. S. Yang, A New Metaheuristic Bat-Inspired Algorithm, in: Nature Inspired Cooperative Strategies for Optimization (NISCO 2010), Studies in Computational Intelligence, Springer Berlin, 284, Springer, 65-74 (2010). http://arxiv.org/abs/1004.4170
  2. ^ J. D. Altringham, Bats: Biology and Behaviour, Oxford University Press, (1996).
  3. ^ P. Richardson, Bats. Natural History Museum, London, (2008)
  4. ^ X. S. Yang and A. H. Gandomi, Bat algorithm: a novel approach for global engineering optimization, Engineering Computations, Vol. 29, No. 5, pp. 464-483 (2012).
  5. ^ S. Mishra, K. Shaw, D. Mishra, A new metaheuristic classification approach for microarray data,Procedia Technology, Vol. 4, pp. 802-806 (2012).
  6. ^ K. Khan and A. Sahai, A comparison of BA, GA, PSO, BP and LM for training feed forward neural networks in e-learning context, Int. J. Intelligent Systems and Applications (IJISA), Vol. 4, No. 7, pp. 23-29 (2012).

延伸阅读

  • 蝙蝠算法的详细的介绍:Yang, X. S., Nature-Inspired Metaheuristic Algoirthms, 2nd Edition, Luniver Press, (2010).
  • Matlab/Octave程序

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