细菌觅食优化算法的研究与改进

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比原有算法有了较大提高.     

改进的细菌觅食优化算法及其应用研究

为了解决离散域问题,提出了改进的细菌觅食优化算法,并用该算法以减少分布式发电单元总的功率损耗,提高径向配电系统的电压分布。该算法旨在改进细菌觅食优化算法的性能。实验结果表明,提出的改进的细菌觅食优化算法得出的结果优于细菌觅食优化算法。最后将电力系统的12路、34路总线径向分布系统组成的11和33节进行仿真比较,证明了所提出的优化方法的可实现性和方便性。     

细菌觅食优化算法的研究进展

细菌觅食优化算法是近年来发展起来的,基于大肠杆菌觅食行为模型的一种新型智能算法。它具有对初值和参数选择不敏感、鲁棒性强、简单易于实现,以及并行处理和全局搜索等优点。但其在应用过程中存在精度不够高、收敛速度不够快的缺点。文中首先对细菌觅食优化算法的基本原理及操作流程进行介绍,并概述了国内外学者在这一领域的研究现状,接着分析了算法三大主要操作存在的问题,然后探讨了算法的改进和应用,最后分析了算法未来的研究方向。     

基于粒子群优化的细菌觅食优化算法

细菌觅食优化算法(BFOA)具有全局搜索能力强的优点,但存在收敛速度慢的缺陷.为了解决以上问题,结合收敛速度快的粒子群优化算法,提出一种基于粒子群优化的细菌觅食优化算法(BF-PSO),该改进的优化算法具有可操作性和优越性.选用测试函数和对PID控制参数整定的实例进行Matlab仿真,结果进一步显示了BF-PSO的优化能力优于BFOA,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性.     

细菌觅食优化算法的研究与应用

细菌觅食优化算法是进化算法家族的新成员。首先对细菌觅食优化算法的三大主要操作:趋向性、复制和迁徙操作的基本原理及流程进行介绍;然后对算法求解优化问题的设计步骤进行分析;接着探讨算法的改进和应用;最后指出细菌觅食优化算法的未来研究方向。     

拆卸线平衡问题的改进细菌觅食优化算法

拆卸是产品回收过程中最重要的环节,拆卸过程高效与否直接影响产品的回收效率。为克服传统算法求解拆卸线平衡问题时性能不稳定的缺陷,在构建基于工作站利用率、负荷均衡,尽早拆卸有危害、高需求的零件,最小化拆卸成本等方面的拆卸线平衡问题多目标优化模型的基础上,提出一种改进的细菌觅食优化算法对问题求解。通过改进细菌的移动规则扩大搜索空间,引入全局信息共享策略增强算法收敛性能,定义了一种自适应驱散概率防止驱散操作中解的退化。在对不同规模算例的对比分析中,验证了该算法的有效性。     

基于免疫算法的细菌觅食优化算法

针对细菌觅食优化算法经常出现的速度较慢、步长一致的缺陷,赋予细菌灵敏度的概念,对细菌游动的步长进行调节以提高收敛速度。采用免疫算法中的克隆选择思想,对精英细菌群体进行克隆、高频变异和随机交叉,引导算法提高搜索精度。典型高维函数测试表明,改进算法的搜索速度和精度得到极大提升,算法改造后可适用于多维、约束等实际工程问题中的优化。     

基于高斯分布估计的细菌觅食优化算法

针对细菌觅食算法在优化过程中存在步长一致、速度较慢的缺陷,赋予细菌以灵敏度的概念来调节趋化步长：将分布估计算法的思想引入繁殖算子,对细菌能量较好的半数细菌进行分布估计再生以增加群体的多样性,提高收敛速度;根据细菌的能量情况,赋予细菌自适应迁移概率,对较差的细菌进行随机或指定迁移,以提高算法的全局寻优能力．采用多峰高维标准测试函数对改进算法进行了测试,结果表明,所提出算法有效地提高了搜索速度和精度,改造后可用于多维、约束等实际工程问题的优化．     

基于细菌觅食机理改进粒子群算法的研究

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。     

改进细菌觅食算法解决零空闲流水线调度问题

针对零空闲流水线调度问题,建立以最大完成时间为目标的数学模型,并提出了解决问题的改进细菌觅食优化算法。在标准细菌觅食优化算法的基础上,引入了交叉优化算子、混合复制策略以及一种基于健康度和适应度共同控制的自适应迁徙概率,以加速算法的收敛过程,并有效抑制精英个体的逃逸,防止解发生退化。采用路径编码方式,通过MATLAB算例试验,表明了改进细菌觅食优化算法在求解零空闲流水线调度问题上的可行性和有效性;同时,运用两种方式产生初始解：随机方式和NEH方法,进一步验证算法的鲁棒性。     

基于改进粒子群算法的无人机路径规划

针对传统粒子群算法PSO求解无人机路径规划问题时存在极易陷入局部最优的问题,在PSO算法中引入细菌觅食算法BFO的趋化操作、迁徙操作,以提高其寻优能力。首先根据无人机飞行环境建立三维高程环境模型,并使用路径长度代价、障碍危险代价和航迹高程代价来构造适应度函数;然后在分析了粒子群算法和细菌觅食算法原理及特点的基础上,给出了算法的改进方法及其具体流程。最后,通过Matlab仿真验证表明：混合算法有效改善了粒子群算法的缺陷,在进行无人机路径规划时,相比于传统PSO算法,混合算法寻优精度和稳定性有明显改善。     

遗传算法在PID参数优化中的应用

采用常规整定方式,往往费时且难以满足控制要求。本文使用浮点编码遗传算法优化PID控制器的参数,取得了很好的效果。     

三维文物点云模型配准优化算法

针对文物碎片配准过程中碎片点云之间不存在包含关系、对应点难以确定和配准效率低的问题,提出一种基于群体智能的文物点云数据配准优化算法.该算法利用曲率显著特征点的Hausdorff距离来确定初始对应点集,利用离散混沌细菌群体趋药算法求解得到最优的粗配准点对,采用混沌细菌群体趋药算法寻找最优的旋转和平移参数完成精配准.文中算法扩展了配准算法的使用范围,提高了配准的精度和效率,最后以具体的兵马俑碎片实例验证了该算法的有效性.     

基于改进人工免疫算法的PID参数优化研究

针对传统PID控制器参数优化方法存在的不足,提出了一种改进的人工免疫算法（IAIAE）。该算法的主要特点是,采用了基于抗体浓度的调节机制和多样性保持策略的新方法,使用了浮点数编码方法和Elitism策略。将该算法应用于PID控制器参数的优化,并与具有精英保留的SGA进行比较。仿真实验结果表明,用IAIAE算法优化PID控制器参数,其效果优于SGA。     

一种改进粒子群算法及其在Wie ne r模型辨识中的应用

针对标准粒子群算法收敛速度较慢、收敛精度较低、容易陷入局部最优等方面的缺点,提出一种融合细菌觅食算法和鲶鱼效应的混合粒子群算法。通过四个经典测试函数仿真实验,验证了该算法具有较其他改进方法更强的全局搜索能力、收敛速度和收敛精度。并针对一类可描述成Wiener模型的工业过程进行了参数辨识,通过数值仿真验证了混合粒子群算法的实用性以及较其他算法更强的非线性辨识能力。     

采用遗传优化自适应模糊PID控制球杆系统

为解决球杆系统动态、静态性能不高的问题,提出了遗传算法优化自适应模糊PID控制器的控制方法.该模型在拉格朗日方程建立球杆系统数学模型的基础上,采用遗传算法优化模糊控制规则、隶属函数和自适应PID参数.在GBB1004系统中建立了遗传算法优化后的自适应模糊PID控制器以及控制模型,并对该控制器进行实验验证.实验结果证明了遗传算法优化后的模糊控制器有效地减小了系统的超调量,缩短了系统的调节时间,能够较好地控制球杆系统.     

基于遗传算法的锅炉水温PID控制寻优

遗传算法相比传统调节方法具有更好的鲁棒性和最优性。结合锅炉动态水温单回路控制系统的PID参数整定与优化问题,采用遗传算法对其参数进行优化。仿真结果表明,这种优化算法加快了收敛速度,有效提高了系统的全局稳定性,增强了PID控制器的鲁棒性。