自适应细菌觅食算法在优化问题中的应用

细菌觅食算法在求解优化问题时,以固定的步长进行趋向操作,同时以固定概率对细菌个体进行随机驱散操作,虽然可以一定程度上增加种群多样性,但是在进化后期容易使优秀的个体流失,影响算法的寻优质量.针对上述问题,论文提出步长自适应调整和驱散概率自适应调整两项改进策略,分别根据算法进化程度和细菌个体的能量值动态调整趋向操作的步长和驱散操作的概率,从而使算法在保证种群多样性的前提下,保持细菌个体具有较高觅食能力,促进算法局部搜索和全局优化的平衡.对标准测试函数和TSP问题的测试结果表明:基于自学习的细菌觅食算法具有较强的全局寻优能力,适合求解高维复杂优化问题.     

改进的细菌觅食算法

为提高细菌觅食算法的性能, 将免疫算法与细菌觅食算法融合, 利用免疫算法的克隆选择思想代替细菌觅食算法的复制操作; 在趋向性操作中, 随着迭代的进行, 逐步缩小细菌运动步长, 在保证细菌收敛性的同时增强细菌的全局搜索性能; 改进迁移操作, 保证适应度值最高的细菌不被驱散, 以提高收敛精度。仿真表明,优化后的算法得到最优值比BFA(Bacterial Foraging Algorithm)的最优值更靠近函数的最优值, 证明其寻优能力更强, 且3 个函数的方差均小于BFA 的方差, 证明其稳定性也更好。     

连续优化问题的细菌觅食改进算法

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.     

基于云模型的细菌觅食优化算法

针对细菌觅食优化算法收敛速度慢、容易陷入局部极值点出现早熟的问题,提出一种新的基于云模型优化的细菌觅食优化算法.首先给出了细菌灵敏度的概念,结合云模型随机性和稳定倾向性的特点,运用了X条件云发生器来调整细菌灵敏度,控制游动步长,进行了趋向性操作和复制操作,改进了标准的细菌觅食优化算法,提高了算法的收敛速度.然后利用正向正态云发生器,修正非线性自适应的迁移概率,进行了迁移操作,增强了算法的全局寻优能力.将该算法应用于自动组卷系统中,与遗传算法进行实验比较分析,结果表明:该算法的收敛速度与优化质量均优于遗传算法.     

混合细菌觅食算法求解整数规划问题

利用混合细菌觅食算法(PO-BFA)求解整数规划问题,并与量子粒子群算法(QPSO)的求解结果进行对比。经过适当的参数设置混合细菌觅食算法可以有效地解决整数规划问题,在搜索过程中没有出现早熟现象,而且PO-BFA在求解整数规划问题上的整体性能比QPSO更优。     

一种改进的全局优化遗传算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。     

细菌觅食算法的研究综述

细菌觅食算法是一种通过趋化、复制和驱散三种行为来实现寻优的新型群体智能优化算法,鉴于此,本文首先介绍了细菌觅食算法的基本原理,然后从三个方面探讨了细菌觅食算法的改进方法,最后总结了细菌觅食算法在图像工程中的未来研究方向。     

优化BP神经网络的快速细菌觅食算法

为了提高BP神经网络的全局收敛能力和预测精度,提出了混合PSO的快速细菌觅食算法优化BP神经网络（FBFABP）的方法,并以石漠化危险度预警为例进行验证。结果表明,通过使用粒子移动和简化细菌趋化操作,提高了算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力。相对于其它神经网络训练算法,该方法具有较好的预测精度和泛化能力,具有一定的优...     

基于细菌觅食优化算法的图像聚类方法研究

利用细菌觅食优化算法研究图像聚类问题,采用群体智能模式实现问题解的搜索.首先提取图像特征以确定解的编码形式,初始化种群,在此基础上利用细菌觅食优化算法的细菌迁徙算子、繁殖算子和趋化算子实现群体内个体之间的相互合作和竞争,提高了算法的搜索能力,实验证明该算法具有较强的适应性和鲁棒性.     

混合PSO的快速细菌觅食算法

为了提高细菌觅食算法在高维问题的收敛速度以及精度,提出了一种混合PSO的快速细菌觅食算法(FBFA-PSO).该算法用粒子的移动代替了细菌的趋化操作,省略了细菌前进操作,保留了细菌的繁殖和驱散操作.基于6个高维Benchmark函数的试验结果显示,该算法收敛速度和精度都优于其它三种细菌觅食算法.     

关于优化的一种算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法。     

复杂工程问题全局优化算法研究

分析了遗传算法,模拟退火算法与神经网络等近年来广泛应用于复杂工程问题优化的全局优化算法各自的特点与其全局优化能力,指出如何针对其特点进行改进以达到更佳效果,深入研究了复杂工程问题优化的关键技术－目标函数与约束条件建立方法,最后,展望了全局优化算法与复杂工程问题优化技术的发展趋势。     

一种采用整数编码的全局优化算法

基于演化计算的群休搜索技术，采用整数编码构造遗传算子和自适应函数，对n皇后问题进行求解，实验结果表明，本算法具有快速、有效的特点。     

一种基于PSO-ABC的全局优化算法

针对粒子群算法和蜂群算法在寻优中存在的一些早熟和收敛速精度不高等问题,论文分别时粒子算法和蜂群算法的更新策略以及更新公式进行了改进,利用改进的粒子群算法和改进的蜂群算法同时对一个粒子位置进行部分算术更新的方法,提出了一种新混合的优化算法.并将其在12个多极值基准函数进行全局最优化测试,实验结果表明,笔者提出的混合优化算法收敛的速度和收敛精度大大提高了,其性大大优于改进的粒子群算法（CLPSO算法）和人工蜂群算法,对于高、低维复杂函数的优化均适用.     

基于细菌觅食算法的避碰航路优化研究

提出一种基于细菌觅食算法的避碰航路优化算法.该算法优化避碰参数包括避让转向时机、安全避让角度、复航时间和复航角度,细菌状态空间对应解空间.利用最近会遇距离和到达最近会遇点的时间,迭代计算趋化、繁殖和迁移算子,从而获得最优解.通过模拟仿真对遇、追越和交叉3种会遇态势,该算法可有效优化避碰航路,给出最优的避碰参数.该算法可为船舶避碰决策提供新的方法和思路.     

细菌觅食算法优化归一化准则的彩色图像分割

为了求解彩色图像分割问题,采用一种基于离散细菌觅食算法优化归一化准则的彩色图像分割方法。引入模糊C均值聚类算法对图像预处理,降低算法维度;同时用细菌觅食优化算法求解Ncut的最小值,提高了算法的稳定性和收敛速度;通过最优个体菌得到分割结果。实验表明,该方法能够较好地分割图像,优于SM算法和遗传算法处理问题的分割效果,且耗时少。     

基于嵌套细菌觅食优化算法的WSN分簇路由协议研究

针对现有的用于无线传感器网络(WSN)的分簇路由协议,存在着所有簇头直接与汇聚节点通信、远离汇聚节点的簇头能量消耗过快等一系列的问题,根据嵌套细菌觅食算法(NBFA)及WSN分簇路由算法的特点,对NBFA进行改进并引入到WSN分簇路由机制中,提出一种基于改进细菌觅食算法的WSN分簇路由算法;该算法将到汇聚节点的距离设定为启发函数以找到簇头下沉的最佳路径和提高细菌觅食算法的效率,同时考虑该节点的剩余能量,在数据传输过程中,减少簇头节点的能量消耗,进而实现节点能量的高效利用,增强网络的使用寿命,以实现网络通信的高效。通过仿真,结果表明,该算法是可行的、有效的。     

基于免疫进化细菌觅食算法的无功优化

针对传统细菌觅食算法在优化过程中步长一致、收敛速度较慢的缺陷,提出了一种免疫进化细菌觅食算法(IBFO),并将其用于电力系统无功优化问题上.这种改进的算法赋予了细菌对搜索空间的感知能力,利用灵敏度的概念来调节步长,加快收敛速度;将免疫算法中的克隆选择思想引入算法中,对精英细菌进行克隆、高频变异和随机交叉,提高收敛精度.将IBFO算法在IEEE 14、IEEE 30节点标准测试系统中进行了无功优化仿真,结果表明:新算法较其它算法具有较强的全局搜索能力,且收敛速度快、鲁棒性好,可以作为求解电力系统无功优化问题的一种新途径.     

求解不可微函数优化的一种混合遗传算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法。     

一种改进细菌觅食算法的模糊控制规则库设计

模糊控制规则库的建立决定了模糊控制系统的性能,而在能源生产、机器人控制等领域中对控制精度要求越来越高,使得常规的模糊控制规则库建立方法有时不再适用。为此,提出一种新型的基于集群智能算法的改进细菌觅食算法IBFO(improved bacterial foraging optimization)来改进规则库的建立过程,剖析了依据人工经验归纳来制定模糊规则库的不完善性,描述了对改进型的模糊控制系统的构建步骤,优化了改进型TSK(takagi-suegeno-kang)模糊系统C-ATSKFS(constant-ameliorative TSK fuzzy system)规则库的高斯隶属函数参数。通过与现有的规则库建立方法相比对,可知改进算法能有效地提高模糊控制系统的识别精度。MATLAB仿真结果表明:提出的新型细菌觅食算法对模糊控制规则库的建立具有较高的实用价值。