连续优化问题的细菌觅食改进算法
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Improved Bacterial Foraging Algorithm for Continuous Optimization Problem
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    为更有效解决连续优化问题,提出了一种基于群体搜索的群智能优化算法——细菌觅食算法.该算法模拟了细菌觅食全过程,并对细菌个体的初始化、趋化操作中的搜索步长和搜索方向进行了改进.改进后的算法有效避免了算法陷入局部最优,而算法中采用的搜索步长,进一步提高了优化的收敛速度.经大量实验仿真表明,细菌觅食算法能够有效地求解连续优化问题.将仿真结果与其它算法对比,证明了细菌觅食算法的搜索质量优于其它算法.

    Abstract:

    To solve continuous optimization problems efficiently,a new intelligent optimization algorithm——bacterial foraging optimization (BFO) algorithm based on group searching strategy,was proposed.The BFO simulates the bacteria feeding process.The process of initialization was improved,and the search step length and direction were chosen in a different way.It can efficiently avoid the local optimization by adopting the new strategy,and the search step length improves the convergence speed of optimization.Comparing with conventional algorithms,it indicates that BFO algorithm is better than others in quality of optimization.

    参考文献
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引用本文

戴秋萍,马良,郗莹.连续优化问题的细菌觅食改进算法[J].上海理工大学学报,2013,35(2).

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