改进蝙蝠算法及其在商旅问题的应用

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考虑蝙蝠算法收敛速度慢,易早熟的缺点,提出一种反向学习的混沌锦标蝙蝠算法。算法前期利用反向学习机理生成较好的初始种群,并在寻优过程中采用锦标赛原理排序淘汰个体,使得算法在前期朝着最优解区域加速收敛;在算法后期陷入局部最优时,利用混沌无序的特点,随机生成新个体以保持算法多样性,在一定程度上提高算全局收敛能力。仿真通过基本测试函数对比,发现反向学习的混沌锦标蝙蝠算法具有较好的寻优能力,较遗传算法和粒子群算法得到的解精度更高,收敛速度更快;通过对商旅问题的求解发现,本文算法能得到较好的解,适用于二进制离散问题的
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