文档介绍：细菌群体趋药性优化算法细菌趋药性函数优化方法是一种新的从生物行为中取得灵感的函数优化方法,这种算法模拟细菌在化学引诱剂环境中的运动行为来进行函数优化。作用:。。。。。。。。。。。优点: 其单个细菌也有寻优能力,即 BC 算法, BC 算法不是一种基于群体智能的优化方法,它只依赖于单个细菌的运动行为,它不断地感受它周围环境的变化并且只利用它过去的经验来寻找最优解。假设条件: (1)细菌的运动轨迹是由一系列的直线组成,并且由速度、方向和持续时间三个参数决定; (2)在所有运动轨迹中细菌的运动速度设为恒定,即 v const ?; (3)细菌在改变运动方向时,向左拐和向右拐的概率相同; (4)细菌在各段运动轨迹上的移动时间和各段相邻轨迹间的夹角都由概率分布来决定,其中,移动时间服从指数分布,偏转角服从高斯分布。寻优过程: (1) 初始化,得到初始细菌群 X 。其中包括设置迭代次数(收敛精度)、种群数、系统参数。(2) 个体寻优,得到选择位置 1X 。(3) 群体寻优,得到选择位置 2X 。(4) 比较两个位置的适应值?? 1 f X 、?? 2 f X ,择优选择新位置 new X ,即???????? 1 1 2 2 2 1 new new X X if f X f X X X if f X f X ? ????? ???(5) 比较目标位置与当前位置适应值,确定其是否移动。???????? new new new new X X if f X f X X Xnew if f X f X ?? ???? ???(6) 判断是否达到迭代次数( 满足收敛条件) :是,跳出循环,否则,返回第二步重新寻优。注意问题: 寻优过程中,可能会出现???? new f X f X ?的情况,即寻找到的目标位置 new X 不如细菌当前位置 X 好。因为比较适应值的过程,只能保证目标位置 new X 选择了 1X 与 2X 中较优的位置,不能保证 new X 位置一定优于当前位置 X 。处理方式: ???????? new new new new X X if f X f X X Xnew if f X f X ?? ???? ??? 1 初始化确定系统参数 0T 、 c?、b ,它们与期望的计算精度?相关: 73 .130 .0010 ????T)10 ( 60 .0 54 .100????TTb 16 .1 31 .0010 ??????????T b c?式中, 0T 是与计算精度有关的参数, c?是与细菌运动方向转角大小相关的时间, b 是与维数无关的参数。 2 个体寻优,得到 1X 位置以二维移动为例说明: 细菌由当前位置 X 确定下一步移动的位置 1X ,需要两个因素:步长 l 、夹角初始化群体寻优个体寻优比较适应值收敛? 开始结束是否?。(1) 确定步长 l l v t ? ?,速度 v const ?,所以步长 l 由时间 t 决