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基于免疫算法的细菌觅食算法优化研究
2017-05-17 08:31  

马宁1,廖慧惠2
(1.安徽广播电视大学,安徽 合肥 230022; 2.安徽工业经济职业技术学院,安徽 合肥 230051)

摘  要:细菌觅食算法BFA(Bacterial Foraging Algorithm)作为一种理论新颖、搜索机制独特的新型算法,广泛应用于各种智能优化问题.但是细菌觅食算法经常出现的速度较慢、步长一致的缺陷,提出在BFA的趋向性操作环节中调节细菌游动的步长,将步长逐步减小,以提高收敛速度.引入免疫算法中的克隆选择思想对细菌觅食算法中的复制操作进行替代;并通过实例对优化后的算法进行验证,结果表明:优化后的算法更加精确,寻优能力更强,稳定性更佳.
关键词:细菌觅食算法;免疫算法;优化

中图分类号:Q93;TP18
文献标识码:A
文章编号:1673-2103(2017)02-0019-07
收稿日期:2016-12-08

基金项目:安徽省优秀青年基金重点项目支持(2013SQRL097ZD);安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目支持
       (gxyqZD2016454)
作者简介:马宁(1983-),男,安徽亳州人,硕士,讲师,研究方向:数据挖掘,云计算、模式识别及算法研究.
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