Resumen

Para hacer frente al fenómeno de la lenta tasa de convergencia y la baja precisión del algoritmo murciélago, se propone un nuevo algoritmo murciélago basado en un operador diferencial y una trayectoria de vuelos de Lévy. En este trabajo se introduce un operador diferencial para acelerar la velocidad de convergencia del algoritmo propuesto, que es similar a la estrategia de mutación "DE/best/2" del algoritmo diferencial. La trayectoria de los vuelos de Lévy puede asegurar la diversidad de la población contra la convergencia prematura y hacer que el algoritmo salte efectivamente de los mínimos locales. Se prueban 14 funciones típicas de referencia y una instancia de ecuaciones no lineales; los resultados de la simulación no sólo muestran que el algoritmo propuesto es factible y eficaz, sino que también demuestran que este algoritmo propuesto tiene una capacidad de aproximación superior en el espacio de alta dimensión.

• Materias:Sistema nervioso Neuronas Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Imagen por resonancia magnética
• Subjects:Nervous systems Neurons Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Magnetic resonance imaging
• Palabras claves:algoritmo propuesto, trayectoria de vuelo, operador diferencial, tasa de convergencia lenta, capacidad de aproximación superior, función típica de referencia, algoritmo novedoso de murciélago, precisión de murciélago, espacio dimensional, ecuación no lineal
• Keywords:proposed algorithm, flight trajectory, differential operator, slow convergence rate, superior approximation capabilities, typical benchmark function, novel bat algorithm, accuracy of bat, dimensional space, nonlinear equation