一种具有量子行为的细菌觅食优化算法

摘要：

为改善细菌觅食优化(BFO)算法中群体信息共享机制,增强算法的全局搜索性能,该文将细菌个体放在量子空间中描述,根据细菌群体信息建立量子化的势能阱模型,通过蒙特卡洛随机采样完成繁殖操作,使得细菌群能对整个空间进行搜索.针对BFO算法中趋化步长一致的缺陷,该文提出了一种动态缩进控制策略,在保证算法收敛性的同时大大增加了个体全局寻优的几率.标准测试函数的仿真结果表明,所提出算法具有精度高、成功率大、全局寻优性能强的特点.

关键词：信息处理、量子行为、细菌觅食、趋化步长、动态缩进

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：114-121