10.11896/j.issn.1002-137X.2017.04.056
改进细菌觅食算法在高维优化问题中的应用
针对以往细菌觅食优化算法自适应步长公式经验性参数过多、无法真正实现自适应的缺点,提出了改进的步长公式,使步长仅与细菌个体当前的进化代数和所求解问题的寻优范固有关,真正实现步长的自适应;其次,将混沌思想和差分进化思想与细菌觅食算法结合,对算法初始化过程和寻优过程进行改进,增加群体多样性,避免算法因为早熟而陷入局部最优值;在高维问题的优化过程中,采用逐维更新细菌位置的方法,将整体问题分维处理,极大地提高了算法效率和精度.通过对多个标准测试函数在多维空间进行测试,表明改进算法在高维空间中寻优时速度快、精度高、求解过程简单可行,在寻得最优解的精度上比其他改进方案有显著提高.
细菌觅食优化算法、自适应步长、混沌理论、差分进化、高维优化
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
甘肃省科技计划项目:细菌觅食优化算法在多目标优化中的应用研究1506RJZA084;甘肃省教育厅科研项目:菌群优化算法的融台、改进及应用1204-13;甘肃省教育科学‘十二五’规划课题:细菌觅食优化算法在高维优化问题中的应用GS[2015]GHB0907;兰州市科技计划项目:细菌觅食优化算法在组合优化中的应用研究2015-2-74
2017-05-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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