一种混合蜂群算法的自适应细菌觅食优化算法-论文.pdf

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1、第40卷第7期计算机工程2014年7月、，0l_40NO．7ComputerEngineeringJuly2014·人工智能及识别技术·文章编号：1000-3428(2014)07-0138_05文献标识码：A中图分类号：TP301一种混合蜂群算法的自适应细菌觅食优化算法杜鹏桢，唐振民，孙研(南京理工大学计算机科学与工程学院，南京210094)摘要：针对细菌觅食优化算法(BFOA)全局搜索能力差和易陷入局部最优的缺点，提出一种混合人工蜂群算法(ABC)的自适应细菌觅食优化算法。借鉴ABC的雇佣蜂行为，设计一种新的雇佣蜂式趋化方式，以提高算法的全局搜索能力。同时将原固定步长

2、趋化改为自适应步长趋化，以提高算法的求解精度。引入种群多样性评价，依据评价结果完成2种趋化方式的自适应切换。为克服直接复制带来的多样性降低问题，提出基于t分布扰动的复制方式，同时设计基于对立学习的侦察蜂式迁移，以避免算法的早熟。仿真实验结果表明，与ABC和BFOA算法相比，该算法的寻优能力较强，在求解精度和收敛速度方面也具有较优的性能。关键词：细菌觅食优化算法；人工蜂群算法；自适应步长；雇佣蜂式趋化；t分布扰动；对立学习AnAdaptiveBacterialForagingOptimizationAlgorithmMixedwithBeeColonyAlgorithmDU

3、Peng-zhen，TANGZhen-min，SUNYan(CollegeofComputerScienceandEngineering，NanjingUniversityofScienceandTechnology，Nanjing210094，China)[Abstract]TheBacterialForagingOptimizationAlgorithm(BFOA)haspoorglobalsearchabilityandiseasilytrappedintolocalopti—mum．Inordertosolvetheseproblems．anadaptivehyb

4、ridBFOAfusedwithArtificialBeeColony(ABC1algorithmisproposed．Firstly,EmployedBeesStyleChemotaxis(EC)isproposed，whichgreatlyenhancesthealgorithm’Scapabilityofglobalsearching．Thentheoriginalfixedstepsizechemotaxisischangedintoanadaptivestepsizeone，whichimprovesthesolutionprecision．Onthebasis

5、ofabove，anevaluationmethodfordiversityisputforwardtoswitchtwochemotaxisautomatically．Inordertoovercomedegradationofdiversitycausedbydirectcopy，acopymethodbasedont-distributiondisturbanceisproposed．Ascoutbeesstylemigrationbasedonopposition—basedlearningisputforwardtoavoidpremature．Simulati

6、onexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmhasabetterperformanceintermsofoptimizationability，convergencespeedandpopulationdiversitycomparedwithABCalgorithmandBFOA．[Keywords]BacterialForagingOptimizationAlgorithm(BFOA)；ArtificialBeeColony(ABC)algorithm；adaptivestepsize；EmployedBeesSt

7、yleChemotaxis(EC)；t-distributiondisturbance；opposition-basedlearningDOI：10．3969／j．issn．1000—3428．2014．07．029的整体性能；文献[8-9]分别将BFOA与其他算法相结合，改进了繁殖方式，大幅提高了算法的求解质量。细菌觅食优化算法(BacterialForagingOptimizationA1一将多种算法进行混合，发挥每个算法的优点，是当前gorithm，BFOA)lll是一种模拟细菌觅食行为的群优化算法，智能优化领域的研究热