基于细菌觅食机理改进粒子群算法的研究

被引：4

作者：

刘伟 ^{[1
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陈舒 ^{[1
]}

王圣慧 ^{[1
]}

李铁山 ^{[2
]}

孙宏伟 ^{[2
]}

机构：

[1] 东北石油大学电气信息工程学院

[2] 中国石油辽河石化公司

来源：

系统仿真技术 | 2012年 / 8卷 / 01期

关键词：

粒子群优化; 细菌觅食算法; 混合算法;

D O I：

10.16812/j.cnki.cn31-1945.2012.01.005

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

粒子群算法与细菌觅食算法在优化问题中均体现了较好的性能,但由于各自特定的进化机制,也都存在缺点。粒子群优化(PSO)算法在优化过程中过快陷入局部极值,为了避免这个缺陷,提出了一种新的混合算法。通过PSO算法完成整个空间的全局搜索,通过细菌觅食算法(BFOA)中的趋向性运动算子完成局部搜索的功能,再通过典型函数进行测试,结果表明新算法可以有效弥补细菌觅食算法速度不快和粒子群算法精度不高的缺陷,同时部分地避免了局部收敛的问题,从而适用于解决复杂函数的优化问题。

引用

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