基于细菌觅食行为的分布估计算法在预测控制中的应用

为增强分布估计算法(EDA)的局部优化能力，将细菌的觅食(BF)行为，即细菌的趋化性运动引入到分布估计算法中，提出一种基于细菌觅食行为的分布估计算法BF-EDA。通过8个Benchmark函数来测试算法性能，并与常规EDA、粒子群优化(PSO)和HPSO-TVAC算法进行实验比较，结果表明BF-EDA算法在优化解的质量和收敛速度方面具有较好的性能。进一步，为克服传统的基于梯度信息优化方法的缺点，将BF-EDA应用于预测控制的非线性滚动优化阶段，以优化求解被控系统的最优控制序列。曲线跟踪实验结果表明，基于BF-EDA的预测控制算法具有良好的控制品质。