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基于混沌和差分进化的混合蝙蝠算法

摘要：	提出一种基于混沌和差分进化的混合蝙蝠优化算法.把基于Logistic映射的混沌序列引入到种群初始化中,在算法迭代过程中,通过一种早熟判断机制,对早熟的粒子进行差分进化算法的交叉、变异和选择操作,增强算法的多样性和全局寻优能力,有效避免陷入局部最优.通过8个标准测试函数的仿真结果表明,改进后的算法可以有效提高收敛精度和收敛速度.
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