求解大规模优化问题的可全局收敛蝙蝠算法

为了快速求解大规模优化问题,构造出了可全局收敛的蝙蝠算法。在该算法中,将一个蝙蝠看成是优化问题的一个候选解;采用正交拉丁方原理生成蝙蝠群的初始空间位置,以达到对搜索空间的均衡分散性和整齐可比性覆盖;将蝙蝠的追随、自主、避险和从众行为用于构造每个蝙蝠的空间位置转移策略;利用蝙蝠捕获猎物时的响度和脉冲速率来确保整个蝙蝠群要么保持原状态,要么向好的空间位置转移,但绝不会向差的空间位置转移。在蝙蝠群移动过程中,蝙蝠从一个空间位置转移到另一个空间位置实现了蝙蝠群对优化问题最优解的搜索。结果表明,采用可归约随机矩阵稳定性定理可证明本算法具有全局收敛性。测试案例表明,本算法用于求解大规模优化问题时具有对不同类型优化问题适应性强且收敛速度快的优势。