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| 1 | 一种带有期望因子的蝙蝠算法显示文摘面对经典蝙蝠算法(BAT ALGORITHM,BAT)容易过早收敛、收敛效果差的问题,提出一种带有期望因子的新型蝙蝠算法,将蝙蝠的觅食行和L′evy飞行特征相结合来模拟蝙蝠的捕食过程,并在迭代公式中加入期望因子,进而采用全新的更新频率、速度、位置的方式,再利用L′evy的飞行特性使得该新型算法更容易趋向目标最优值。通过标准测试函数对其提出的算法进行仿真测试,并与布谷鸟搜索算法、粒子群算法、基本蝙蝠算法相比较。仿真结果表明该算法增强了原算法的收敛精度以及寻找最优目标的能力,性能明显优于其他3种算法,是一种优化高度非线性、复杂函数问题的有效手段。 | 曹宇 连志刚 朱庆华 高叶军 | 2016 | 控制工程2016，23，S1： | 4 |
| 2 | 基于混合蝙蝠算法的梯级水电站群优化调度研究显示文摘为进一步提高梯级水电站水库优化效果,提高水电站年发电量,本文作者以梯级电站为例,研究了蝙蝠算法的混合改进;混合了粒子群算法,以及加入小生境排挤技术;并将改进的蝙蝠算法应用于梯级水电站中长期优化调度。通过以粒子群算法、蝙蝠算法和提出的改进算法对某梯级电站进行优化计算,结果显示,改进的算法优于粒子群算法和蝙蝠算法,发电量高于其他两种算法,弃水更少,并证明本文提出的混合蝙蝠算法在求解具有复杂约束条件的非线性的梯级水库优化调度问题时,具有求解结果更优、收敛速度快的优点,为解决梯级水电站中长期优化调度问题提供了一种新的有效方法。 | 唐海东 芮钧 吴正义 | 2015 | 水电自动化与大坝监测2015，39，6： | 1 |
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