En ny robust hybridmetaheuristisk optimeringsmetod, som kan betraktas som en förbättring av den nyligen utvecklade fladdermusalgoritmen, föreslås för att lösa globala numeriska optimeringsproblem. Förbättringen omfattar tillägg av tonhöjdsjustering i HS som fungerar som en mutationsoperatör under processen med att uppdatera fladdermusen i syfte att påskynda konvergensen, vilket gör metoden mer möjlig för ett bredare spektrum av tillämpningar i verkligheten. Det detaljerade genomförandeförfarandet för denna förbättrade metaheuristiska metod beskrivs också. Fjorton standardriktmärkesfunktioner används för att verifiera effekterna av dessa förbättringar, och det visas att prestandan hos denna hybridmetaheuristiska metod (HS/BA) i de flesta fall är överlägsen eller åtminstone mycket konkurrenskraftig med standard BA och andra populationsbaserade optimeringsmetoder, såsom ACO, BA, BBO, DE, ES, GA, HS, PSO och SGA. Effekten av HS/BA-parametrarna analyseras också.
För att reda ut det globala numeriska optimeringsproblemet, en robust hybridmetaheuristisk optimeringsmetod (HS/BA) som tillhandahålls av författarna i REF som betraktas som en förbättrad version av den traditionella BA.
A Novel Hybrid Bat Algorithm with Harmony Search for Global Numerical Optimization
{'venue': 'J. Applied Mathematics', 'journal': 'J. Applied Mathematics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}