›› 2012, Vol. ›› Issue (06): 1491-1497.

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基于集合的细菌群优化算法

许鑫1, 刘衍珩1,2, 王爱民1,2, 陈慧灵1,3, 孙鑫1   

  1. 1. 吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春130012;
    2. 吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室, 长春130012;
    3. 温州大学 物理与电子信息工程学院, 浙江 温州 325035
  • 收稿日期:2012-01-20 出版日期:2012-11-01
  • 通讯作者: 刘衍珩(1958-),男,教授,博士生导师.研究方向:网络安全,移动IP和网络服务质量.E-mail:lyh_lb_lk@yahoo.com.cn E-mail:lyh_lb_lk@yahoo.com.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(60973136,61073164).

Optimization algorithm of bacterial swarm based on the collection

XU Xin1, LIU Yan-heng1,2, WANG Ai-min1,2, CHEN Hui-ling1,3, SUN Xin1   

  1. 1. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China;
    2. Symbol Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University, Changchun 130012, China;
    3. College of Physics and Electronic Information, Wenzhou University, Wenzhou 325035, China
  • Received:2012-01-20 Online:2012-11-01

摘要: 针对细菌觅食优化算法求解高维优化问题时不易跳出局部最优解的问题,引入趋向方向余弦向量和随时间变化的加速系数,控制细菌觅食优化算法的收敛精度和收敛速度,并将改进算法用于求解组合优化问题。依据细菌种群密度计算原则,设计了一种离散空间和连续空间之间相互转换的规则,同时用集合对细菌觅食优化算法中的算术运算符形式化描述。仿真试验结果表明:基于集合的细菌群优化算法避免了早熟现象,寻优结果优于蚁群算法且接近基于集合的粒子群算法。

关键词: 人工智能, 组合优化问题, 离散空间, 细菌觅食优化算法, 细菌群优化算法

Abstract: The conventional Bacterial Foraging Optimizer (BFO) is easy to get stuck in local minima in solving high dimensional optimization problems. This paper proposes an adaptive Bacterial Swarm Optimizer (BSO) with time-varying acceleration coefficients to solve the local-optimal problems of BFO. The proposed method, termed as ABSO-TVAC, is applied to optimize Combinatorial Optimization Problems (COPs). When dealing with COPs, according to the cell-to-cell signaling in E. coli swarm, a conversion rule between continuous space and discrete one is designed. All arithmetic operators in the velocity and position updating rules used in the ABSO-TVAC are described in a manner of set. Simulation shows that the proposed algorithm has the capability to avoid the premature problem, and it is superior to Ant Colony Optimization (ACO) and comparable to set-based particle swarm optimization.

Key words: artificial intelligence, combinatorial optimization problems, discrete space, bacterial foraging optimizer, optimization algorithm of bacterial swarm

中图分类号: 

  • TP18
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