细菌觅食优化算法的研究与改进

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ｄｉｓｐｅｒｓａｌ；Ｅｓｃａｐｅ
Ｂｉｓｗａｓ，Ｋｉｍ等人组成的研究团队对ＢＦＯ算法进行了一系列
ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｏｃｏｒｒｅｃｔｔｈｅｄｅｆｅｃｔｓｓｕｃｈａｓｔｈｅｓｌｏｗｅｒｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄ，ｔｈｅｐｏｏｒａｃｃｕｒａｃｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒ
ａｃｃｕｒａｃｙ・
ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｓｗａｒｍｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ；Ｂａｃｔｅｒｉａｌｆｏｒａｇｉｎｇｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＢＦＯ）；Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ；Ｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎａｎｄ
ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＬＩＪｕｎ，ＤＡＮＧＪｉａｎ—ＷＨ，ＢＵＦｅｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ，ＬａｎｚｈｏｕＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＬａｎＺｈｏｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ）ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ＢａｃｔｅｉｒａＦｏｒａｇｉｎｇＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｉｒｔｈｍ（ＢＦＯＡ）ｉｓａｎｅｗｃｏｍｅｒｔｏｔｈｅｆａｍｉｌｙｏｆｓｗａｍｒｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ
比原有算法有了较大提高。关键词：群集智能；细菌觅食优化；迁徙；复制；逃逸
中图分类号：ＴＰ３０１．６文献标识码：Ａ
ＲｅｓｅａｃｈａｎｄＩｍｐｒｏｖｍｅｎｔｏｆＢａｃｔｅｒｉａＦｏｒａｇｉｎｇ
第３０卷第４期
文章编号：１００６— ９３４８（２０１３）０４—０３４４— ０４
计
算
机
仿
真
２０１３年４月
细菌觅食优化算法的研究与改进
李堵，党建武，卜锋
（兰州交通大学电子与信息工程学院，兰州７３００７０）摘要：细菌觅食优化算法是一种群集智能优化方法，针对细菌觅食优化算法中的迁徙和复制操作进行改进。迁徙操作导致
ｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｈｉｃｈｃｈａｎｇｅｓｔｈｅｓｃｏｐｅｏｆｔｈｅｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎａｎｄｄｉｓｐｅｒｓａｌａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｇｅｎｅｒａ — ｔｉｏｎｓ，ａｖｏｉｄｓｔｈｅｅｓｃａｐｅｏｃｃｕｒｅｄａｎｄｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄｂｙｔｈｅｂａｃｔｅｉｒａｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｆｉｔｎｅｓｓｖａｌｕｅａｎｄｂｙｔｈｅｍｅｉｒｔｓｏｆｓｏ￣ｉｎｇｔｏｒｅｐｒｏｄｕｃｅｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙｔｈｅｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓｓｕｒｖｉｖａｌｏｆｔｈｅｆｉｔｔｅｓｔｂａｃｔｅｉｒａ．Ａｎｕｍｂｅｒｏｆｔｙｐｉｃａｌｆｕｎｃｔｉｏｎｔｅｓｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｉｒｔｈｍｈａｓｂｅｅｎｇｒｅａｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄｉｎｔｅｒｍｓｏｆｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｓｐｅｅｄａｎｄ
已经找到最优位置或接近最优位置的细菌个体逃离最优位置，产生逃逸现象，极大地影响了算法的收敛速度。为解决快速性，根据菌群的进化代数改变迁徙操作的作用范围，避免逃逸发生，提出在复制操作中，按照细菌个体当前适应度值的优劣进行复制，更准确地实现了细菌个体的优胜劣汰，进一步提高收敛速度。经典函数测试表明，改进算法在收敛速度和精度上