免费论文摘要：矫正的细菌寻食优化算法及运用

人们经过对聚居底栖生物的莫大自构造性举行领会接洽和建立模型，提出了相映的群智能优化算法，用来处置生人本质生存中的百般优化题目。对于大范围的优化题目，群智能算法在计划功夫和搀杂度上鲜明优于保守的数学筹备本领。群智能算法因不妨在较短功夫内获得好像最优解而渐渐变成新颖优化范围中的接洽热门。暂时，运用比拟老练的群智能算法重要有遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等。那些算法在各范围的工程试验中博得了明显的功效。细菌寻食优化（BFO）算法是近几年才渐渐兴盛起来的一种新式仿古智能优化算法，BFO算法具备结构直觉、容易领会、对初值不敏锐、宁静性强、限制探求本领超过等便宜，但也生存算法构造搀杂、抑制速率慢、全部探求本领不及、容易早熟等缺陷。对立于上述几种老练的智能优化算法而言，BFO算法尽管是表面深度仍旧试验运用的广度都略显不及。BFO算法的潜能有待于进一步发掘，对于BFO算法的接洽领会和矫正拓展意旨宏大。正文重要对BFO算法中生存的不及举行矫正和完备，并将矫正后的算法举行仿真试验领会和运用。重要接洽处事如次：(1) 对准规范BFO算法抑制速率慢、优化精度不高档缺陷，按照情绪学家爱德华•桑代克的“典范功效率”中“加强、处治、消退”三大规则对BFO算法的趋势操纵举行矫正，将细菌个别分红精英、普遍、平凡三种典型，对种群中精英个别举行加强，即减少其最大吹动步数，付与其更多的吹动探究时机；对平凡个别举行处治，即减少其最大吹动步数；普遍个别连接运用初始化的最大吹动步数，以此来实行最大吹动步数的动静化。从而提出一种具备动静最大吹动步数的细菌寻食优化算法。经过因变量优化测考查证，矫正后的算法抑制速率快，求解品质高。尽管是在单峰仍旧多峰因变量的优化，其本能鲜明优于规范BFO算法。(2) 对准规范BFO算法嵌套构造搀杂、全部探求本领不及、运转速率慢等缺陷，提出一种鉴于Lévy 遨游形式的BFO算法。该算法将Lévy 遨游形式引入到规范BFO算法的复制操纵中，即保持种群中的局部精英个别，对一切非精英个别举行莱维革新。并将规范BFO算法中的迁移操纵并入到趋势操纵里面，变从来的三层轮回为两层，简化了算法构造。几种典范的基准尝试因变量优化考查表白：矫正BFO算法的抑制速率快，全部探求本领获得明显提高，由于简化了算法构造，以是算法运转速率更快；该算法优化精度高，不妨高效地寻到全部最优解，其归纳本能优于规范BFO和动静最大吹动步数的BFO算法。(3) 将矫正的算法用来求解0-1背包题目，以商量BFO算法拉拢优化本能。对准0-1背包题目解的个性，在BFO算法中沿用二进制的0-1源代码，对每一个细菌个别随机天生一个源代码地区动作该细菌的趋势操纵地区，趋势操纵即对该地区的元素举行随机变革。即使趋势操纵后细菌的目的符合度值优于趋势操纵之前，则记载并保持该源代码地区举行下一次的趋势操纵，直到该地区不许再经过随机变革爆发更优解为止。经试验仿真并与其余智能算法计划截止举行比较，考证了矫正算法（更加是动静最大吹动步数的BFO算法）在求解0-1背包题目时的高效性和透彻性。

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