基于PSO与对立学习的细菌觅食算法

摘要：

为提高细菌觅食算法处理高维问题时的收敛速度及精度,提出一种基于粒子群优化算法和对立学习的细菌觅食算法PO-BFA.在种群初始化阶段采用对立学习取代随机初始化,在进化过程中利用对立学习进行种群动态跳跃,以提高算法的收敛速度,并以粒子移动代替细菌的趋化操作,由此省略细菌前进操作.基于6个高维Benchmark函数的实验结果表明,该算法的收敛速度和精度均优于同类算法.

关键词：细菌觅食算法、粒子群优化、对立学习、动态跳跃、趋化

所属期刊栏目：37

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目40871250;广西师范学院基础研究基金资助项目0810A004;广西教育厅科研基金资助项目201106LX310

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：171-173