基于非均匀消除-扩散概率分布的情绪化细菌觅食算法

发布时间：2021-02-26 17:18

　　针对传统的细菌觅食算法在优化过程中存在的趋化步长的不确定性及消除-扩散概率的恒定性不足的问题,提出一种基于非均匀消除-扩散概率的情绪化细菌觅食算法,以解决高维度工程优化问题。首先,在趋化步骤中利用古斯分布搜索机制对细菌个体位置进行更新,以解决细菌因以随机方式在每个维度上游动或翻转而导致的搜索能力差及易陷入局部最优的问题,引入情绪感知因子,利用情绪智能的突变来实现自适应趋化步长,从而避免算法过早收敛;其次,针对细菌个体在消除-扩散过程中概率的恒定性,提出利用线性和非线性概率分布代替传统的常数分布以此实现非均匀分布的构想,通过引入动力因子随机值,限制未定义的搜索空间中的细菌个体,从而节省算法的计算成本。通过六个基准测试函数进行测试,测试结果表明,在计算成本较低的情况下,除针对Rosenbrock函数外,所提算法针对所有函数均具有较低的迭代次数及良好的优化质量,且算法收敛性对比结果表明所提的算法具有较好的收敛性。 

【文章来源】：计算机应用. 2020,40(06)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

本文算法流程

不同算法收敛性的比较如图2所示，仿真结果表明本文提出的NPEBFA在最优均值范围不同的情况下均具有较好的收敛性，即该算法较BFABGD、IBFABDE、BFAQB更适用于不同的搜索空间范围，该优势可确保算法优化过程中种群的多样性，并避免范围内待优化因子的丢失。3 结语

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3052908