【摘 要】
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针对细菌觅食优化(Bacterial Foraging Optimization,BFO)算法在高维函数优化上性能较差和普适性不强的问题,提出一种自适应细菌觅食优化算法.首先,将原随机迁徙方案修改
【机 构】
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河南师范大学 计算机与信息工程学院,河南 新乡 453007
【出 处】
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第十四届中国粗糙集与软计算学术会议、第八届中国Web智能学术研讨会及第八届中国粒计算学术研讨会联合会议
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针对细菌觅食优化(Bacterial Foraging Optimization,BFO)算法在高维函数优化上性能较差和普适性不强的问题,提出一种自适应细菌觅食优化算法.首先,将原随机迁徙方案修改为动态高斯变异与随机变异融合的迁徙方法：搜索前期使用随机迁徙有利于增加解的多样性获得全局最优解,搜索后期改用动态的高斯变异有利于提高算法的收敛速度,然后,将趋化操作中的步长参数使用动态调整和自适应调整有利于增强算法的普适性,最后,构建全局极值感应机制使优化更有效,如此获得了一种高性能的自适应BFO 算法以便能够高效解决高维函数的优化问题.14 个高维函数优化仿真结果表明,本文提出的算法不仅优化效果好和普适性强,而且运行速度快,优于SBFO、POLBBO、BFAVP 和 RABC 算法.
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