一种分组多策略蝙蝠算法

针对蝙蝠优化算法存在维度敏感、稳定性差、收敛精度低等问题,提出采用分组策略对蝙蝠进行等级划分的算法,并采用混合搜索策略避免搜索跳过最优解,加入惯性权重策略,提升了种群多样性。采用六个基准函数进行仿真,结果表明所提出的DGMBA算法性能优于ELBA、BA、FPA和PSO算法。对该算法进行秩检验,结果证明该算法比较稳定,是较为有效的算法。