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摘要:
本文在细菌趋药性(Bacterial Chemotaxis,BC)优化算法基础上提出一种基于群体智能的函数优化方法-细菌群体趋药性(Bacterial Colony Chemotaxis,BCC)算法.细菌群体趋药性算法同时使用单个细菌在引诱剂环境下的应激反应动作和细菌群体间的位置信息交互来进行函数优化.细菌群体趋药性算法在保留单个细菌较强的搜索能力的基础上克服了细菌趋药性算法收敛速度较慢,性能难以与其他常用的智能优化算法比较的不足.对不同函数优化试例的仿真表明细菌群体趋药性算法性能良好,是一种具有进一步研究价值的集群函数优化方法.
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文献信息
篇名 基于细菌群体趋药性的函数优化方法
来源期刊 电路与系统学报 学科 工学
关键词 细菌趋药性 函数优化 群体优化 智能优化 随机优化方法
年,卷(期) 2005,(1) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 58-63
页数 6页 分类号 TP18
字数 5971字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-0249.2005.01.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 钱积新 浙江大学控制系系统工程研究所 164 3326 26.0 51.0
2 王慧 浙江大学控制系系统工程研究所 91 1067 19.0 29.0
3 李威武 浙江大学控制系系统工程研究所 6 301 6.0 6.0
4 邹志君 浙江大学动力机械及车辆工程研究所 6 175 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
细菌趋药性
函数优化
群体优化
智能优化
随机优化方法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电路与系统学报
双月刊
1007-0249
44-1392/TN
16开
广东省广州市
1996
chi
出版文献量(篇)
2090
总下载数(次)
5
总被引数(次)
21491
相关基金
浙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.zjnsf.net/
项目类型:一般项目
学科类型:
论文1v1指导