%0 Journal Article
%T 广义菌群优化算法
%A 陈建超
%A 胡桂武
%A 杜小勇？
%J 计算机科学
%D 2013
%X 为提高菌群优化算法的性能，将群体聚集机制和自适应策略集成到趋药性操作中，取消聚集操作，构造出新的趋化操作，在趋化循环中引入自适应扩散机制，提高其克服“早熟”的能力，重新定义健康度，减少计算复杂性，得到了一种新的群体智能优化方法—广义菌群优化算法(gbfo,generalizedbacterialforagingoptimization)。通过10个复杂benchmark函数的计算进行算法性能测试，并与几个典型的算法进行了实验比较，结果表明，gbfo算法在搜索能力和稳定性、求解质量和效率等方面优于其他典型算法的比率分别达到80%~90%,70%~80%，验证了该算法的优越性能。
%K 菌群优化算法
%K 聚集
%K 趋化操作
%K 扩散
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=130356&flag=1