菌群优化算法的研究及应用

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1、菌群优化算法的研究及应用子位置重新初始化以向最优粒子靠近。新算法减少了计算成本和时间复杂度，但是牺牲了种群的多样性。文献[31]cP改进算法的机制是：简化复制操作，标准菌群优化算法的复制操作是计算细菌个体在趋向性操作中所有位置的适应度总和，而改进后只需计算细菌个体最后一次趋向性操作的适应度值，同时动态调整搜索范围，因为搜索范围过大会浪费太多的搜索时间。在菌群优化算法与其他进化算法融合的研究方面，DongHwaKim和AjithAbraham等人提出基于遗传算法和菌群优化算法的混合算法【32】：新算法保留菌群优化算法的操作算子，并且引入动态变异和交叉操作来

2、提高算法的优化性能。文献【33】基于菌群优化算法和无参数粒子群算法提出了无参数粒子群菌群优化算法。由于无参数粒子群算法没有附加参数和加速因子，并且简化速度更新和位置更新迭代，即新算法由菌群优化算法的趋向性操作、复制操作，无参数粒子群算法的变异操作组成。该算法参数少，算法简单，并且可用于解决多峰和高维度函数的优化问题。ArijitBiswas和SambartaDasgupta等人基于菌群优化算法和粒子群优化算法提出协同粒子群菌群优化算法【34】，即BSO。新算法的基本思想是在菌群优化算法中引入粒子群操作算子，即算法的局部搜索由菌群优化算法的趋向性操作完成，

3、而全局搜索由粒子群算法的速度矢量和位置矢量更新来完成，并且去掉菌群优化算法的迁徙操作和聚集性操作。此算法主要偏重于多峰和高维度函数的优化，对低维度函数鲜有涉及。SastryVR．S．Gollapudi和ShyamS．Pattnaik借鉴文献【35】的改进粒子群算法，提出了基于速度调制的茵群优化算法【361。其基本思想是将文献【35]的粒子群算法作为新算法的一部分，然后将其优化结果作为菌群优化算法的输入再进行寻优。麦雄发和李玲提出了一种混合PSO的快速细菌觅食优化算法【371。新算法改进了细菌的趋向性操作，用粒子的移动(即粒子群算法的速度和位置更新)来代替

4、粒子的翻转和前进，同时保留算法的复制和迁徙操作。文献【38】提出一种细菌觅食算法和差分进化算法的混合算法，即将细菌觅食算法的趋向性操作融入到差分进化算法中去，以提高算法的搜索能力，同时为了克服算法的早熟，增强种群的多样性，又引入遗传变异因子；并且利用新算法，即CDEM算法解决混沌系统的控制与同步问题。另外，基于菌群优化算法对优化问题复杂性和多维度的敏感，HarmingChela和YunlongZhu等人提出协同菌群优化算法【391【40114¨，即基于隐空间分解的串行异质协作算法(CBFO．S)和基于混合空间分解的串行异质协作算法(CBFO．H)。多目标

5、优化也是群体智能优化算法发挥作用的重要舞台，菌群优化算法也不例外。B．K．Panigrahi和VRavikumarPandi等人提出了多目标菌群优化算法【4孙，其核心思想是在进行趋向性操作时将优化种群分成与优化目标函数数目相匹配的子种群，然后同时进行搜索，并且对这些优化结果进行记忆存储，最后运用帕累托非占优准则决定最优集。文献[431@基于菌群优化算法的多目标优化算法，是运用排序的模糊占优准则来选择帕累托前沿。HarmingChen和YunlongZhu等人提出的多种群菌群优化算法【删，是将细菌31绪论硕士论文种群分成很多子种群，在保持种群内个体间通讯机

6、制的同时，也保持种群与种群之间的通讯机制，即在算法执行搜索时，细菌个体除受到种群内个体的影响外，还受到种群外个体的影响。Mafia触ejaIldraGuzman和AlbertoDelgado等人基于细菌趋向性操作提出了一种新型的多目标优化算法【45】。新算法运用快速非支配排序程序进行种群的分类，并且利用种群通讯机制指导细菌个体搜索最优解，并且对趋向性步长也进行分类：长的翻转步长(LT)，短的翻转步长(ST)和前进步长(S、的来指导细菌的趋向性操作。在工程应用方面，菌群优化算法取得成功的案例也有很多。Tripathy和Mishra将其用于电力系统的多目标优

7、化【46】，Chatterjee等人用来解决卡尔曼滤波问题[471，文献【48】将算法运用到小波神经网络(WaveletbasedNeuralNetwork,WNN)的训练中，文献[491基于独立成分分析(IndependentComponentAnalysis，ICA)的菌群优化算法来研究模式识别问题，HanningChen基于多种群的菌群优化算法来解决RFID网络规划问题Ⅲ1；另外、付秀云运用茵群优化算法求解PID(ProportionalIntegralDerivative)控制器的整定问题【50l，张娜提出基于个体信息和群体信息搜索的策略，运用新

8、算法来解决车间调度问题【5l】。菌群优化算法是一种基于群体搜索的新型智能优化算法