文章 "种群优化算法：蝙蝠算法（BA）" 新评论 MetaQuotes 2023.05.18 08:20 新文章 种群优化算法：蝙蝠算法（BA）已发布： 在本文中，我将研究蝙蝠算法（BA），它在平滑函数上表现出良好的收敛性。 在实现 BA 算法时，我遇到了这样一个事实，即在众多来源中，各篇文章的作者以完全不同的方式描述算法。 区别仅在于关键点描述中所用的术语，和基本算法特征，因此我将讲述自己如何理解它。 回声定位的基本物理原理可以在用在算法当中，但有明显的保留和约定。 我们假设蝙蝠所用的频率范围从 MinFreq 到 MaxFreq 的声波脉冲。 频率会影响蝙蝠的速度。 还用到了音量概念的条件，这会影响蝙蝠从当前位置的局部搜索状态到最佳解附近的全局搜索状态的转换。 在整个优化过程中，脉动频率增加，而声波的音量减小。 BA 算法伪代码（图例 1）： 1. 蝙蝠种群初始化。 2. 生成频率、速度和新解。 3. 搜索局部解。 4. 更新全局解。 5. 降低音量，提升脉动频率。 6. 重复步骤 2，直到满足停止条件。 图例 1. BA 算法框图 作者：Andrey Dik 新评论 原因: 取消 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
新文章 种群优化算法：蝙蝠算法（BA）已发布：
在本文中，我将研究蝙蝠算法（BA），它在平滑函数上表现出良好的收敛性。
在实现 BA 算法时，我遇到了这样一个事实，即在众多来源中，各篇文章的作者以完全不同的方式描述算法。 区别仅在于关键点描述中所用的术语，和基本算法特征，因此我将讲述自己如何理解它。 回声定位的基本物理原理可以在用在算法当中，但有明显的保留和约定。 我们假设蝙蝠所用的频率范围从 MinFreq 到 MaxFreq 的声波脉冲。 频率会影响蝙蝠的速度。 还用到了音量概念的条件，这会影响蝙蝠从当前位置的局部搜索状态到最佳解附近的全局搜索状态的转换。 在整个优化过程中，脉动频率增加，而声波的音量减小。
BA 算法伪代码（图例 1）：
1. 蝙蝠种群初始化。
2. 生成频率、速度和新解。
3. 搜索局部解。
4. 更新全局解。
5. 降低音量，提升脉动频率。
6. 重复步骤 2，直到满足停止条件。
图例 1. BA 算法框图
作者：Andrey Dik