基于粒子群优化的快速细菌群游算法

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基于粒子群优化的快速细菌群游算法
储颖糜华纪震。吴青华。
（．安交通大学电子与信息工程学院，安，］０９．１西西７０４；２深圳大学德州仪器ＤＰＳｓ实验室，圳，１００深５８６；
Hale Waihona Puke ｉｔＢｎｏＦＳＡ．Ｅｃａｔｒｕａｊｓｓｉｓｐｓｔｎａｃｒｉｇｔｈｏｉｉｎｏｈｅｇｂｒｏｄａｈｂｃｅｉｍｄｕｔｔｏｉｉｃｏｄｎｏｔｅｐｓｔｆｔｅｎｉｈｏｈｏｏｏ
（．ＳｈｏｆＥｌｃｒｎｃａｄＩｆｒｔｏｇｎｅｉｇ，ＸｉａｉｏｏｇＵｎｖｒｉ１ｃｏｌｅｔｏｉｎｎｏｍａｉｎＥｎｉｅｒｏｎｎＪａｔｎｉｅｓｔｙ，Ｘｉａ，７０４Ｃｈｎｎ１０９，ｉａ：
备感应周围细茵位置、向细茵群体历史最优位置游动的能力。同时，过动态调整细茵的搜索步长，强了算并通加法在优化初期的全局搜索能力以及优化后期的局部搜索能力。基准测试函数进行仿真实验的结果表明，ＢＡ对ＦＳ对于大部分高维函数的优化能力优于ＢＡ和ＰＯ，且具有更快的收敛速度。ＦＳ并关键词：菌觅食算法；子群优化算法；速细菌群游算法；细粒快群体感应中图分类号：ｌ；３１６Ｑ６２ＴＰ８ＴＰ０．；９文献标识码：Ａ
ＦａｔＢａｔｒａｗａｍｉｇＡｌｏｉｈｍｓｄｏｒｉｌｓｃｅｉｌＳｒｎｇｒｔＢａｅｎＰａｔｃｅＳｗａｍｒＯｐｉｉａｉｎｔｍｚｔｏ
Ｃｈｉｇ～，ＭｉＨｕｉＺｅｌ，ＷｕＱｉｇｕ。ｕＹｎａ，Ｊｈ）ｎｈａ
２ＴｅａｎｓｒｅｓＤＳＰｓＬａ．ｘｓＩｔｕｍｎｔｂ，Ｓｈｅｈｅｎｉｅｒｉｙ，Ｓｈｅｚｎ，５１６０，ＣｈｉｎｚｎＵｖｓｔｎｈｅ８０ｎａ；
３ｅａｔｎｆＥｌｃｒｃｌＥｎｉｅｒｎ．Ｄｐｒｍｅｔｏｅｔｉｇｎｅｉｇ＆Ｅｌｃｒｎｃ，ｔｅＵｎｖｒｉｆＬｉｅｐｏ，Ｌｉｅｐｏ９３．ＵＫ）ａｅｔｏｉｓｈｉｅｓｔｏｖｒｏｌｙｖｒｏｌＬ６ＧＪ
（ａｔａｔｒｌｗａｍｉｇａｏｉｍ．ＢＡ）ＦｓｃｅｉｒｎｌｒｈＦＳ。本算法通过借鉴粒子群优化（ａｔｌｓｒｐｉｚｔｎＰＯ）ｂａｓｇｔＰｒｉｅｗａｍｏｔａｉ，Ｓ算ｃｍｉｏ法的信息共享机制，细菌觅食算法的群体感应（ｏｕｓｎｉｇ对Ｑｕｒｍｅｓ）机制进行改进，每个细菌在优化过程中具ｎ使
第２卷第４５期２１年７月００
数
据
采
集
与
处
理
Ｖｏ１２ｏ．．５Ｎ４
Ｊｕｎｌｏｔｑｉｉｏ＆ＰｒｃｓｉｇｏｒａｆＤａａＡｃｕｓｔｎｉｏｅｓｎ
Ｊ１００ｕ．２１
文章编号：０４９３（０００—４２０１０ —０７２１）４０４— ７
３利物浦大学电机电子工程系，物浦Ｌ９３，国）．利６ＧＪ英
摘要：对细菌觅食算法（ａｔｒｌｏａｉｇａｇｒｈＢＡ）敛速度慢的特点，出一种快速细茵群游算法针Ｂｃｅｉｒｇｎｌｏｉｍ，Ｆ收ａｆｔ提
ｂｃｅｉａｔｒａ，ａｓｏｒｃｌｙｂｓｏｓｔｏｎｏｈｅｗｈｏｅｂａｔｒａｗａｍ．Ｍｅｎｎｄｈｉｔｉａｌｅｔｐｉｉｆｔｌｃｅｉｌｓｒａｗｈｉｌｅ，ａｄａｉｅｎａｐｔｖｓｅｅｔｓｉｒｄｕｅｏｉｔｐｌｎｇｈｉｎｔｏｃｄｔｍｐｒｖｈｌｂａｅｒｈａｌｔｔｔｅｉｉｉｌｓａｃｎｇｓａｅａｏｅｔｅｇｏｌｓａｃｂｉｉｙａｈｎｔａｅｒｈｉｔｇｎｄ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｏｅｆｓａｔｒａｗａｍｉｇａｇｒｔｍ（Ｓ）ｉｐｏｏｅｏｏｅｃｍｅｔｅｓｏｎｖｌａｔｂｃｅｉｌｓｒｎｌｏｉｈＦＢＡｓｒｐｓｄｔｖｒｏｈｌｗｃｎｅｇｎｅｉａｔｒａｏａｉｇａｇｒｔｍ（ＦＡ）ｎｐｒｄｂｈｎｏｍａｉｎｓａｉｇｍｅｈ — ｏｖｒｅｃｎｂｃｅｉｌｒｇｎｌｏｉｈｆＢ．Ｉｓｉｙｔｅｉｆｒｔｏｈｒｎｃａｅｎｓｉａｔｃｅｓｒｏｔｍｉａｉｎ（Ｓ）ｅｍｅｈｎｓｏｕｒｍｅｓｎｓｉｔｏｕｅｉｍｎｐｒｉｌｗａｍｐｉｚｔｏＰＯ，ａｎｗｃａｉｍｆｑｏｕｓｎｉｇｉｎｒｄｃｄ