基于遗传-细菌觅食组合算法的非线性模型优化

• 作者: 李亚品 段纳 邹德旋
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传优化 细菌觅食优化 组合算法 全局搜索 局部搜索 非线性模型
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 16-20
• 页数: 5页
• 分类号: TP18|TP301
• 字数: 2354字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2019.05.004

摘要

文中提出一种遗传-细菌觅食组合优化算法以解决非线性模型优化问题.该方法先使用遗传算法进行全局搜索,并缩小最优解的搜索范围;再使用细菌觅食优化算法在该局部范围内执行局部搜索.这种组合搜索策略可以增强算法的收敛性,并能有效地均衡全局搜索和局部搜索.文中利用单峰、多峰和复杂多峰等非线性函数模型验证所提算法的性能.实验结果表明,组合算法的计算精度和效率分别比遗传算法和细菌觅食优化算法提高了30％和50％,表明该组合算法具有更快的收敛速度,更高的求解精度,适用于大规模多极值的非线性问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹德旋	江苏师范大学电气工程及自动化学院	22	100	6.0	9.0
2	段纳	江苏师范大学电气工程及自动化学院	7	18	2.0	4.0
3	李亚品	江苏师范大学电气工程及自动化学院	4	0	0.0	0.0