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摘要:
针对细菌觅食优化算法寻优速度慢且易陷入局部最优等缺陷,提出一种双菌群细菌觅食优化算法.引入菌群密度函数因子,并添加当前趋化周期内的最优细菌对其他细菌在寻优方向上进行指导,同时改进固定步长为自适应变化的趋化步长,避免了在最优解附近出现震荡现象及算法陷入局部最优;保留精英细菌的同时提出交叉算子和变异算子,有目的地在搜索区域寻找最优解,帮助早熟细菌跳出局部最优,一定程度上避免了算法早熟;提出双菌群优化机制,增加了菌群的多样性,提高了算法的全局搜索能力,有效抑制算法退化现象.对10个经典测试函数的仿真结果表明,所提出的算法与细菌觅食优化(bacterialforaging optimization,BFO)算法相比,最优解的精度普遍提高了几个数量级,且迭代次数更少,优化速度与全局收敛能力均有所提升.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 一种双菌群细菌觅食优化算法
来源期刊 深圳大学学报(理工版) 学科 工学
关键词 人工智能 细菌觅食优化算法 双菌群 局部最优 自适应步长 交叉算子 变异算子
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目 电子与信息科学
研究方向 页码范围 43-51
页数 9页 分类号 TP301.6
字数 6645字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1249.2014.01043
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 姜建国 西安电子科技大学计算机学院 89 685 14.0 21.0
2 周润生 4 30 2.0 4.0
3 周佳薇 西安电子科技大学计算机学院 3 52 3.0 3.0
4 郑迎春 西安电子科技大学计算机学院 2 39 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
人工智能
细菌觅食优化算法
双菌群
局部最优
自适应步长
交叉算子
变异算子
研究起点
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研究分支
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双月刊
1000-2618
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1984
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