Resumen

El algoritmo de murciélago de comportamiento cuántico con la mejor posición media dirigida (QMBA) es una variante novedosa del algoritmo de murciélago (BA) con buenas prestaciones. Sin embargo, el algoritmo QMBA genera todos los coeficientes estocásticos con una distribución de probabilidad uniforme, que sólo puede proporcionar un rango de búsqueda relativamente pequeño, por lo que todavía se enfrenta a un cierto grado de convergencia prematura. Para ayudar a los murciélagos a escapar del óptimo local, este artículo propone un novedoso algoritmo de murciélago cuántico gaussiano con mejor posición media dirigida (GQMBA), que aplica la distribución de probabilidad gaussiana para generar secuencias de números aleatorios. La aplicación de la distribución gaussiana en lugar de la distribución uniforme para generar coeficientes aleatorios en GQMBA es una técnica eficaz para promover el rendimiento para evitar la convergencia prematura. En este artículo, se aplica la combinación de QMBA y la distribución de probabilidad gaussiana para resolver el problema de optimización de funciones numéricas. Se emplean diecinueve funciones de referencia y se comparan con otros algoritmos para evaluar la precisión y el rendimiento de GQMBA. Los resultados experimentales muestran que, en la mayoría de los casos, el algoritmo GQMBA propuesto puede proporcionar un mejor rendimiento de búsqueda.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmo genético Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithm Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:distribución de probabilidad gaussiana, significa mejor posición, convergencia prematura, quantum gaussiano novedoso, algoritmo gqmba propuesto, murciélago cuántico, murciélago cuántico gaussiano, secuencia de números aleatorios, mejor rendimiento de búsqueda, variante del murciélago
• Keywords:gaussian probability distribution, means best position, premature convergence, novel gaussian quantum, proposed gqmba algorithm, quantum bat algorithm, gaussian quantum bat, random number sequence, better search performance, variant of bat