改进小生境蝙蝠算法在无功优化中的应用

为了克服基本蝙蝠算法后期收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,在原始算法中引入小生境技术并进行改进。在改进算法中,将小生境半径设置为自适应变化的动态函数;在单个小生境群体中采用信息共享机制,对相似蝙蝠数量的过度增长进行抑制;采用优质蝙蝠邻域搜索及存储策略对每一代每个小生境群体的优质蝙蝠进行储存。对某21节点系统进行了无功优化,并与遗传算法、基本蝙蝠算法进行比较,结果表明改进的算法具有更好的全局搜索能力和收敛性能。