邹汪平

（池州职业技术学院信息技术系，安徽池州247000）



改进的细菌觅食优化算法的性能研究

邹汪平

（池州职业技术学院信息技术系，安徽池州247000）

摘 要：细菌觅食算法作为一种仿生计算方法，近年来大量学者对该种算法进行研究，改善算法的性能，但却无法同时兼顾算法寻优效率与精度，文中通过分析算法趋化操作中趋化步长对算法的影响，提出一种改进的趋化步长方法，加快算法收敛速度。对算法复制操作的研究，结合遗传算法中交叉变异思想，引入交叉因子与变异因子，改进算法精度，避免算法陷入局部最优。考虑两种改进方法的优势，受双种群遗传算法思想启发，提出改进的双菌群细菌觅食优化算法，通过实验验证算法的优越性。

关键词：细菌觅食算法；双菌群；交叉因子；变异因子；遗传算法；寻优性能

随着人类社会的发展进步，国防、交通、农业、金融等领域为了提高处理系统工作效率、合理利用现有资源，都在积极寻找各种优化方法、优化理论，将其应用到处理实际问题中，从而提高工作效率。然而在实际应用中通常会遇到方程数量多、维数高且具有非线性强的问题，因此，在处理现实优化问题过程中对优化算法提出了更高的要求。然而，现在普遍采用的一些优化算法在计算速度等方面往往难以满足要求。智能优化算法作为一种新型算法为处理复杂问题提供了可能性［1-16］。典型的智能优化算法包括遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、人工鱼群优化算法、细菌觅食优化算法（BFO）等。……