Naturinspirerade algoritmer lockar många forskare världen över för att lösa de svåraste optimeringsproblemen. En av de nyaste medlemmarna i denna omfattande familj är fladdermusalgoritmen. Hittills har många varianter av denna algoritm dykt upp för att lösa såväl kontinuerliga som kombinatoriska problem. En av de mer lovande varianterna, en självanpassad fladdermusalgoritm, har nyligen föreslagits som möjliggör en självanpassning av dess kontrollparametrar. I detta dokument har vi hybridiserat denna algoritm med hjälp av olika DE-strategier och tillämpat dessa som en lokal sökheuristik för att förbättra den nuvarande bästa lösningen som styr svärmen av en lösning mot de bättre regionerna inom ett sökområde. Resultaten av uttömmande experiment var lovande och har uppmuntrat oss att satsa mer på att utveckla i denna riktning.
Författarna i REF introducerade ett nytt tillvägagångssätt Hybrid Self-Adaptive Bat Algorithm (HSABA).
A Novel Hybrid Self-Adaptive Bat Algorithm
{'venue': 'The Scientific World Journal', 'journal': 'The Scientific World Journal', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}