【摘 要】
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为了提高菌群寻优算法（ Bacterial Foraging Optimization, BFO）的搜索能力和解决多峰值复杂适应度函数模型避免过早收敛的问题，文中对原始菌群算法进行改进，提出多峰值菌群算法
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为了提高菌群寻优算法（ Bacterial Foraging Optimization, BFO）的搜索能力和解决多峰值复杂适应度函数模型避免过早收敛的问题，文中对原始菌群算法进行改进，提出多峰值菌群算法。将寻优过程分成两个时期，前期和原始菌群算法相同，在菌群收敛的后期，加入峰值数目和区间的判断，将区间编号，保证区间内部单峰值；然后在区间内部迭代运行菌群搜索，独立寻优，在多峰值和较复杂模型的情况下进行研究和评估。实验表明，在收敛速度、收敛稳定性和寻找全局最优方面均优于原始菌群算法。
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