Fuch混沌蝙蝠算法：一种提升搜索效率的优化方法

"该文基于Fuch映射的混沌理论，提出了一种改进的蝙蝠算法，称为Fuch混沌蝙蝠算法(FCBA)，旨在提升基本蝙蝠算法(BA)的求解性能和搜索效率，避免陷入局部最优解。通过在BA中引入Fuch映射，对蝙蝠的频率变化区间进行混沌遍历，从而增强算法的全局搜索能力。实验证明，FCBA在收敛速度和找到全局最优解的能力上优于原始的蝙蝠算法。" 本文详细讨论了如何利用混沌理论改进传统的蝙蝠算法。蝙蝠算法是一种模拟蝙蝠群行为的优化算法，常用于解决工程技术和数学中的复杂优化问题。然而，基本的蝙蝠算法在搜索过程中可能存在收敛速度慢和易陷入局部最优的问题，这限制了其在实际应用中的效果。 Fuch映射是一种混沌函数，其特点是具有高度的不规则性和遍历性。将Fuch映射应用于蝙蝠算法，可以增加算法在搜索空间中的随机性和无规则性，从而打破局部最优的束缚，促进算法向全局最优解的快速收敛。具体实现中，Fuch映射被用来动态调整蝙蝠的频率变化范围，使得蝙蝠个体能够在搜索过程中进行更广泛的探索。 FCBA的提出是针对BA的优化策略，其核心思想是利用混沌特性来增强算法的全局探索能力和局部精炼能力。通过混沌遍历，算法能在保证搜索深度的同时，增加搜索广度，有效地避免了早熟收敛现象。在实际仿真计算中，FCBA在多组测试算例上的表现优于标准的蝙蝠算法，证明了其改进的有效性。 此外，文章还提到了该研究的背景，包括上海理工大学的研究基金支持以及相关的青年教师培养计划，这些都为研究提供了良好的学术环境和资金保障。论文的作者们对算法的理论基础、实现细节以及实验结果进行了深入分析，强调了FCBA在解决优化问题时的优势。 关键词：蝙蝠算法，Fuch映射，混沌优化，表明了该研究的主要研究对象和方法。中图分类号：TP301.6，文献标志码则表明这是一篇工程技术领域的学术论文，对混沌理论在优化算法中的应用进行了深入探讨。 这篇文章提供了一个新的视角，即通过混沌理论来改进现有的优化算法，以提高其解决复杂问题的性能。这种混沌蝙蝠算法对于优化问题的求解具有重要的理论意义和实践价值，特别是在面对多模态、高维度的优化问题时，其优势更为明显。