Resumen

El algoritmo del murciélago (BA) es un algoritmo heurístico que optimiza globalmente simulando el comportamiento de ecolocalización de los murciélagos. Para mejorar el rendimiento de la búsqueda y mejorar aún más la velocidad de convergencia y la precisión de optimización del algoritmo del murciélago, se introduce un algoritmo mejorado basado en el mapa caótico, y se propone el algoritmo del murciélago mejorado de la estrategia de búsqueda de vuelo de Levy y el factor de contracción. El operador óptimo del mapa caótico se selecciona a partir de los resultados de los experimentos de simulación. A continuación, se propone un algoritmo de murciélago paralelo multipoblación basado en el modelo de isla. Por último, se utilizan las funciones de prueba típicas para llevar a cabo los experimentos de simulación. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo mejorado propuesto puede mejorar eficazmente la velocidad de convergencia y la precisión de la optimización.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmo genético Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithm Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:velocidad de convergencia, algoritmo del murciélago, resultados del experimento de simulación, algoritmo mejorado del murciélago, propuesta de algoritmo mejorado, búsqueda de vuelo del murciélago, comportamiento de ecolocalización del murciélago, estrategia de búsqueda de vuelo, función de prueba típica, algoritmo del murciélago
• Keywords:convergence speed, bat algorithm, simulation experiment results, improved bat algorithm, proposed improved algorithm, levy flight search, bat echolocation behavior, flight search strategy, typical test function, algorithm of levy