《Table 1 Test functions and position relationship表1测试函数及位置关系》

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《基于越界重置和高斯变异的蝙蝠优化算法》

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参数定义如下:N表示种群规模，D表示问题维度，T表示最大迭代次数，分3组进行实验:（1）A组:N=20，D=10，T=1000；（2）B组:N=20，D=20，T=1000；（3）C组:N=50，D=100，T=1000；每组实验分别运行50次，统计算法优化的最优解和寻优成功率。将CRBA算法与以下四种算法进行对比:变步长的自适应蝙蝠算法VSABA（Variation Step Adaptive Bat Algorithm）[10]、采用吸收墙变异策略（Absorbing）、采用减震墙变异策略（Damping）和采用反射墙变异策略（Reflecting）的蝙蝠算法。测试这5种算法在3组实验的不同位置关系下的优化能力。