Amélioration de l'algorithme de chauve-souris par modification de règles d’évolution et introduction de mécanisme de croisement

Abstract

L'algorithme de chauve-souris est l'une des méta-heuristiques prometteuses, récemment proposé pour la résolution de problèmes d'optimisation. Il se base sur la simulation du comportement d'écholocation des chauves-souris. Dans cet article, nous présentons une amélioration de cet algorithme par une modification appropriée des règles d’évolution et l’introduction de mécanisme de croisement. Nous montrons que ce nouvel algorithme améliore les résultats réalisés par l’algorithme de chauve-souris standard et les autres algorithmes le modifiant, publiés récemment. Son application sur cinq fonctions benchmarks largement utilisées dans la littérature, montre de façon claire et précise que les résultats réalisés sont nettement meilleurs.

Mots clés : Méta-heuristiques, algorithme de chauve-souris, optimisation, fonction objectif.