广义菌群优化算法

摘要：

为提高菌群优化算法的性能,将群体聚集机制和自适应策略集成到趋药性操作中,取消聚集操作,构造出新的趋化操作,在趋化循环中引入自适应扩散机制,提高其克服“早熟”的能力,重新定义健康度,减少计算复杂性,得到了一种新的群体智能优化方法——广义菌群优化算法(GBFO,Generalized Bacterial Foraging Optimization).通过10个复杂Benchmark函数的计算进行算法性能测试,并与几个典型的算法进行了实验比较,结果表明,GBFO算法在搜索能力和稳定性、求解质量和效率等方面优于其他典型算法的比率分别达到80％～90％,70％～80％,验证了该算法的优越性能.

关键词：菌群优化算法、聚集、趋化操作、扩散

所属期刊栏目：40

分类号：TP301.06(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60873017;国家自然科学基金中德合作61111130183

在线出版日期：2013-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：251-254