基于正态云模型的自适应细菌觅食优化算法

在研究细菌觅食算法趋化、复制、迁徙操作等相关理论的基础上,将云模型和遗传算法相关理论引入,对细菌觅食算法进行优化和改进,在趋化操作中运用X条件云发生器自适应调整细菌灵敏度,控制游动步长,提高了算法的收敛速度;在复制操作中利用遗传算法交叉编译原理,设计交叉算子和遗传算子对算法的复制操作改进,提高算法的局部搜索能力和种群的多样性;在迁徙操作中,利用正向正态云发生器,修正非线性自适应的迁移概率,增强了算法全局寻优能力。最后将改进后的算法应用于自动组卷系统,并与遗传算法进行实验结果比较分析。