作　　者： ; ; ; ;

机构地区： 华南理工大学工商管理学院

出　　处： 《计算机应用研究》 2011年第10期3640-3642,共3页

摘　　要： PSO算法是模拟鸟群觅食的一种解决优化问题的仿生算法,为了避免其在优化过程中过快陷入局部极值的缺陷,提出一种新的基于细菌觅食趋化算子PSO算法。结合细菌觅食算法的局部搜索优势,将其趋化思想引入到PSO算法中。通过典型函数优化测试表明,该算法可以有效弥补PSO算法精度不高、容易陷入局部最优的缺陷。新算法是一种全局优化算法,适用于解决复杂特别是多峰不规则的函数优化。 PSO is a algorithm for solving optimization problems.To avoid fall into the local minimum in the standard PSO algorithm,this paper proposed a new algorithm based on the operator of chemotaxis in the bacterial foraging algorithm.The algorithm made use of the advantage that the bacterial foraging algorithm was easy to search for the optimal value in region.Tests show that the new algorithm can compensate for the defects of low precision and falling into local minimum.The new algorithm is a global optimization algorithm for solving the optimization of complex functions.

关 键 词： 粒子群优化算法 细菌觅食 趋化 全局优化

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]