细菌觅食算法求解高维优化问题

针对细菌觅食优化算法中,以往的自适应步长公式引入参数过多,统一的经验性参数无法适应各类不同问题的情况,提出了改进的自适应步长公式,通过在步长公式中引入当前细菌的进化代数、寻优范围,并发挥当前最优细菌的引导作用,灵活的调整步长,真正达到自适应调整步长的目的;其次对高维优化问题进行分析,将其分为可分解可分组、不可分解可分组和不可分解不可分组三大类,针对不同类型的问题,采用不同的分组方式,降维、细化来求解,将复杂的问题简单化,极大的提高了求解的效率和精度。将改进的自适应步长公式应用于高维优化问题的求解方法中,通过对多个标准测试函数在多维空间特别是超高维空间（500维、800维、1000维）进行测试,并将其结果同其它算法进行比较,实验证明本文改进算法在寻得最优解的精度和效率上比其它改进方案有显著提高。     

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。     

融合均匀变异与高斯变异的蝙蝠优化算法

为提高蝙蝠算法的寻优精度和收敛速度,提出一种融合均匀变异和高斯变异的蝙蝠优化算法.算法引入变异开关函数,该函数使所有蝙蝠个体在任何时期都有概率发生变异,使种群保持较高的多样性和活跃性.同时在算法整个寻优过程中融入均匀变异和高斯变异,两种变异机制共同协作使算法首先快速定位到全局最优解区域,随后完成局部精确搜索.仿真结果表明,改进后的算法寻优性能显著提高,具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.     

基于细菌觅食优化算法的自适应阈值边缘检测

Sobel算子在阈值偏高或偏低的情况下会产生伪边缘或边缘丢失的问题。为此,将细菌觅食优化算法与最大类间方差相结合,利用细菌觅食优化算法的全局寻优能力,以最大类间方差为适应度函数搜索最佳边缘检测阈值,对图像进行自动边缘检测。实验结果证明,该方法能够取得较好的边缘分割效果,提高阈值检索速度。     

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.     

带高斯变异的人工萤火虫优化算法

针对基本萤火虫优化算法在求解函数全局最优值时的不足,提出了一种带高斯变异的人工萤火虫优化算法。该算法在萤火虫的移动过程中,应用了高斯变异策略,从而在一定程度上避免了算法陷入局部最优,且能获得精度更高的解。通过对六个标准测试函数进行测试,结果表明,改进后的人工萤火虫算法比基本萤火虫优化算法有更高的收敛速度、求解精度和收敛成功率。     

改进细菌觅食算法在高维优化问题中的应用

针对以往细菌觅食优化算法自适应步长公式经验性参数过多、无法真正实现自适应的缺点,提出了改进的步长公式,使步长仅与细菌个体当前的进化代数和所求解问题的寻优范围有关,真正实现步长的自适应;其次,将混沌思想和差分进化思想与细菌觅食算法结合,对算法初始化过程和寻优过程进行改进,增加群体多样性,避免算法因为早熟而陷入局部最优值;在高维问题的优化过程中,采用逐维更新细菌位置的方法,将整体问题分维处理,极大地提高了算法效率和精度。通过对多个标准测试函数在多维空间进行测试,表明改进算法在高维空间中寻优时速度快、精度高、求解过程简单可行,在寻得最优解的精度上比其他改进方案有显著提高。     

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。     

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Levy飞行的改进菌群觅食算法

针对经典菌群觅食算法因固定趋化步长导致的求解精度不高、收敛性能差等缺陷,提出一种基于Levy飞行的菌群觅食算法,其特点是利用基于Levy分布的趋化步长改善算法的求解精度与收敛性能,借助Levy飞行随机游走策略改善细菌迁徙位置.多个基准测试函数的实验结果表明,该算法在求解质量和收敛性能上均取得了较好的改进效果.     

多目标细菌觅食优化算法*

传统的细菌觅食优化算法仅针对单目标优化问题寻优。为进一步发掘细菌群体智能在多目标优化问题中的寻优优势,提出了改进的多目标细菌觅食优化算法。在个体间互不支配时给出归一化的择优策略;引入差分思想完成复制操作,提高种群的多样性;采用栅格划分法进行迁徙操作,提高解集的分散性。同时使用外部集存放当前找到的非支配解,并不断对外部集进行优化。通过对多个标准函数进行测试并与其他几种算法的对比结果表明,所提出的多目标细菌觅食优化算法在解的收敛性和分散性指标上都有一定提升,能够有效解决多目标优化问题。     

含分布式发电的改进BFO算法配电网无功优化

在含分布式电源的电网无功优化研究中,为了更有效地提高配电网性能,提出了一种改进细菌觅食算法(CP-BFO).以电网网损最小、负荷节点电压和发电机的无功出力约束作为综合目标函数,采用细菌觅食算法,在聚焦操作中引入粒子群变异算子,使算法具有良好的全局搜索能力,提高了算法的寻优效率.同时利用混沌原理对改进的细菌觅食算法的参数进行自适应调节,改善了算法的收敛性能.通过节点系统的仿真表明,CP-BFO算法在提高含分布式电源的智能电网电压质量与减少功率损耗的优化过程中具有可行性和有效性.     

基于高斯变异的生物地理学优化模型

生物地理学优化是一种新型群体智能算法,具有较好的应用前景.针对算法中两大基本算子之一的变异算子进行研究,为了进一步提高优化模型的精度,给出关于高斯变异的生物地理学优化模型.同时介绍了算法的基本原理,重点分析了算法中的变异策略,采用多个测试函数进行仿真.仿真结果表明,在相同的迁移模型下,不同的变异策略对算法优化性能有较大影响,高斯变异策略的优化性能优于随机变异策略.实验还表明栖息地数量对于算法的优化能力也有较大的影响.     

用于指数熵多阈值分割的改进细菌觅食算法

针对图像多阈值分割中阈值搜索是有序正整数规划的特点,提出了一种用于指数熵多阈值分割的改进细菌觅食优化(Improved Bacterial Foraging Optimization,IBFO)算法。首先,将标准的细菌觅食优化(Standard Bacterial Foraging Optimization,SBFO)算法的趋化算子改成动态趋化算子以增强趋化操作的自适应性;然后,将SBFO中的迁徙算子替换成混合随机和动态的迁徙算子,将迁徙过程划分为两个阶段,第一阶段为随机迁徙,目的是增强全局搜索能力,第二阶段为动态局部迁徙,目的是提高局部搜索能力;随后,丢弃SBFO中的感应机制以便加快运行速度;最后,将IBFO算法进一步修改以满足有序正整数规划的要求,并将其应用于指数熵多阈值分割方法中。图像分割实验结果表明,与SBFO,MBFO和IPSO算法相比,提出的IBFO方法不仅优化效果更好,而且运行速度更快。     

改进的细菌觅食算法求解认知无线网络频谱分配问题

认知无线网络中如何进行频谱合理的分配是实现动态频谱接入的关键技术之一。基于图论着色频谱分配模型,以最大化网络效益为目标函数,提出一种具有量子变异操作的改进的二进制细菌觅食优化算法,用以求解认知无线网络中空闲频谱在认知用户间的动态分配问题。通过仿真实验比较了本算法与颜色敏感图论着色算法、传统二进制细菌觅食算法的性能。结果表明:本算法性能明显优于颜色敏感图论着色算法,能更好地实现网络效益最大化,提高用户的平均效益;与传统二进制细菌觅食算法相比,改进后的细菌觅食算法寻优能力更强,收敛速度更快。     

Application of Modified Bacterial Foraging Optimization algorithm for optimal placement and sizing of Distributed Generation

In this paper, a new approach in Bacterial Foraging Optimization algorithm is proposed to reduce the total power loss and to improve the voltage profile of the radial distribution systems, in the presence of Distributed Generation unit. The proposed method aims to modify the performance of the Bacterial Foraging Optimization algorithm. The test results obtained from Modified Bacterial Foraging Optimization algorithm are also compared and found to be better and in close agreement with the Bacterial Foraging Optimization algorithm. The achievability and convenience of the optimization methods proposed have been demonstrated on 12-bus, 34-bus, and 69-bus radial distribution system consisting of 11, 33, and 68 sections, respectively. MATLAB, Version 7.10 software is used for simulation.