我是艾哈迈德，我是艾哈迈德，奇尔莫兰，我是哈姆萨。基于共轭梯度法的改进的全局优化Bat算法SP - 4795793 VL - 2020 AB -元启发式算法被用于解决许多优化问题。采用萤火虫算法、粒子群算法、谐波搜索算法和bat算法作为求解问题域最优解的搜索算法。摘要基于精确的沃尔夫线搜索条件和重新启动鲍威尔准则，研究和分析了一种新的尺度共轭梯度算法及其实现。新的谱共轭梯度算法是对Birgin和Martinez方法的改进，克服了定义搜索方向的矩阵缺乏正确定性的缺点。初步计算结果的一组30无约束最优化试验问题表明,这种新的谱共轭梯度优于标准的共轭梯度在这个领域我们有新提出的谱共轭梯度算法应用于蝙蝠蝙蝠算法的算法来实现最低的目标。新建议的方法,即定向蝙蝠算法(CG-BAT),然后使用几个标准测试和非标准基准从CEC的2005年基准套件与其他五个算法和测试使用非参数统计检验和统计检验结果表明定向蝙蝠算法的优越性,我们也采用了性能概要文件由多兰和展示新算法的优越性(CG-BAT)。SN - 0161-1712 UR - https://doi.org/10.1155/2020/4795793 DO - 10.1155/2020/4795793 JF -国际数学与数学科学杂志PB - Hindawi KW - ER -