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摘要:
为了解决一类函数优化问题,利用带时滞影响的混杂食物链微生物培养动力学理论提出一种微生物动力学优化(MDO)算法.在该算法中,假设有多个微生物种群在一个培养系统中培养,微生物种群的生长不但受注入到培养系统中的培养液流量、营养物质和有害物质的浓度影响,而且受种群之间相互作用的影响;定期注入的培养液会突然增加营养物质和有毒物质的浓度,从而会突然加大对种群的影响.利用上述特点构造出了吸收算子、攫取算子、混杂算子和毒素算子;利用这些算子和种群的生长变化,能够快速求解优化问题的全局最优解.仿真实验结果表明,MDO算法对求解维数较高的优化问题具有一定的优势.
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文献信息
篇名 微生物动力学优化算法
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 群智能优化算法 微生物培养动力学 微生物种群 微生物动力学优化(MDO)算法
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 人工智能与模式识别
研究方向 页码范围 1567-1581
页数 15页 分类号 TP18
字数 3007字 语种 中文
DOI
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 黄光球 西安建筑科技大学管理学院 240 1317 17.0 25.0
2 陆秋琴 西安建筑科技大学管理学院 122 511 13.0 18.0
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研究主题发展历程
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群智能优化算法
微生物培养动力学
微生物种群
微生物动力学优化(MDO)算法
研究起点
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1673-9418
11-5602/TP
大16开
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82-560
2007
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