基于高斯分布估计的细菌觅食优化算法
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1. 华南理工大学工商管理学院
2.

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刘小龙

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基于复杂性思维的制造信息系统建模新方法;基于遗传进化型模糊神经网络的多准则决策模式与算法


Bacterial foraging optimization algorithm based on estimation of distribution
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    摘要:

    针对细菌觅食算法在优化过程中存在步长一致、速度较慢的缺陷, 赋予细菌以灵敏度的概念来调节趋化步
    长; 将分布估计算法的思想引入繁殖算子, 对细菌能量较好的半数细菌进行分布估计再生以增加群体的多样性, 提高
    收敛速度; 根据细菌的能量情况, 赋予细菌自适应迁移概率, 对较差的细菌进行随机或指定迁移, 以提高算法的全局
    寻优能力. 采用多峰高维标准测试函数对改进算法进行了测试, 结果表明, 所提出算法有效地提高了搜索速度和精
    度, 改造后可用于多维、约束等实际工程问题的优化.

    Abstract:

    In view of the defects of the same swim step and slow velocity in the bacterial foraging algorithm, the conception
    of sensitivity is given to bacteria in order to regulate the swim step. The thoughts of estimation of distribution algorithms
    are introduced to the reproduction, and the half of bacteria population with the best values split based on the estimation of
    distribution. This approach increases the population diversity and improves the convergence speed. According to the energy
    of the bacteria, the probability of elimination-dispersion is computed, poor bacteria are randomly or assignably dispersed,
    which improves the global searching ability. The algorithm is tested by the high-dimensional and multimodal function.
    The results show that, the algorithm can effectively improve the searching speed and the accuracy, and can be applied to
    multidimensional and constrained practical engineering problems.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘小龙, 李荣钧, 杨萍.基于高斯分布估计的细菌觅食优化算法[J].控制与决策,2011,26(8):1233-1238

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  • 收稿日期:2010-05-25
  • 最后修改日期:2010-09-26
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  • 在线发布日期: 2011-08-20
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