%0 Journal Article
%T 基于微粒群策略的自适应觅食算法研究
%A 赵春丽
%A 刘清
%J 南京师范大学学报(工程技术版)
%D 2013
%X 为了克服传统觅食算法BFA(BacterialForagingAlgorithm)收敛速度慢以及高维优化收敛性差的问题,提出了一种新的基于微粒群优化策略的自适应觅食算法ABF-PSO(AdaptiveAlgorithmBacterialForagingOrientedbyPSO).该算法采用自适应趋化步长来提高搜索能力,并根据微粒群优化PSO(ParticleSwarmOptimization)策略来控制细菌的运动方向,避免了细菌运动方向因随机性选取而延误全局最优值搜索的问题.在详细阐述了动态调整细菌的趋化步长和利用微粒群优化策略更新细菌运动方向后,对经典测试函数分别采用PSO算法,BFA算法和ABF-PSO算法进行了对比测试.实验结果表明,ABF-PSO算法不仅收敛速度得到很大提高,同时对于复杂和高维搜索的问题获得了很好的收敛性.
%K BFA算法
%K 收敛速度
%K 自适应趋化步长
%K PSO算法
%U http://njsfdxgckj.paperonce.org/oa/DArticle.aspx?type=view&id=201301011