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为更有效解决连续优化问题,提出了一种基于群体搜索的群智能优化算法――细菌觅食算法。该算法模拟了细菌觅食全过程,并对细菌个体的初始化、趋化操作中的搜索步长和搜索方向进行了改进。改进后的算法有效避免了算法陷入局部最优,而算法中采用的搜索步长,进一步提高了优化的收敛速度。经大量实验仿真表明,细菌觅食算法能够有效地求解连续优化问题。将仿真结果与其它算法对比,证明了细菌觅食算法的搜索质量优于其它算法。
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上 海 理 工 大 学 学 报
第
35
卷
第
2
期
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犖狅.2
2013
文章编号:
1007-6735
(
2013
)
02-0103-04
收稿日期:
2012-04-09
基金项目:国家自然科学基金资助项目(
70871081
);上海市重点学科建设资助项目(
犛30504
);上海市研究生创新基金资助
项目
(
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)
第一作者:戴秋萍(
1988-
),女,硕士研究生
.
研究方向:系统工程、智能优化
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通讯作者:马
良(
1964-
),男,教授
.
研究方向:系统工程、智能优化
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连续优化问题的细菌觅食改进算法
戴秋萍,
马
良,
郗
莹
(上海理工大学 管理学院,上海
200093
)
摘要:为更有效解决连续优化问题,提出了一种基于群体搜索的群智能优化算法———细菌觅食算
法
.
该算法模拟了细菌觅食全过程,并对细菌个体的初始化、趋化操作中的搜索步长和搜索方向进
行了改进
.
改进后的算法有效避免了算法陷入局部最优,而算法中采用的搜索步长,进一步提高了
优化的收敛速度
.
经大量实验仿真表明,细菌觅食算法能够有效地求解连续优化问题
.
将仿真结果
与其它算法对比,证明了细菌觅食算法的搜索质量优于其它算法
.
关键词:连续优化问题;细菌觅食;局部优化
中图分类号:
犖945.15
文献标志码:
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经典的优化算法在函数优化问题中,常常要求
函数连续可微,因此在求解过程中需要借助一些基
于梯度信息的数学技巧,并且在接近最优解时容易
出现锯齿现象,造成收敛速度缓慢
[
1
]
.20
世纪
50
年
代中期,人们从生物进化的机理中得到启发,创立了
仿生学,并提出了许多解决复杂优化问题的智能方
法,如神经网络、遗传算法
[
2
]
、进化策略、蚂蚁算法
[
3
]
等,这些方法在连续函数优化问题中取得了较好的
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