多宇宙菌群算法的研究_第1页
多宇宙菌群算法的研究_第2页
多宇宙菌群算法的研究_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

1、    多宇宙菌群算法的研究    何丰 周鹏1 引言群体智能算法是根据自然界中生物的一些行为特点，以及智能活动行为而提出的一种人工智能算法模式，最早是20世纪80年代提出的，在这种模式下，算法利用群体优势，在没有几种控制和任何全局模型的前提下，为解决复杂问题提出新的思路。尤其是在数值寻优方面，其收敛性和收敛速度都是较优的。2002年passino和muller等提出了一种新的群体智能算法，细菌觅食优化算法1和细菌趋药性优化算法2，这种算法是根据细菌的觅食和趋化行为提出的，用于解决实数优化问题有其明显的优势。2 菌群算法介绍细菌觅食行为是：在营养基中可以

2、实现游动和翻转，细菌个体移动到新的位置，在不同位置的细菌，会有不同的适应度值，菌群算法中，如果一个细菌移动的新的位置的适应度值更低，那么他就会翻转向相反的方向运动，否则就会继续在这个方向运动，这就是趋化，趋化若干代之后，细菌就会有新的位置，在新的位置的细菌根据优胜劣汰的规则，保留位置好的一半细菌，位置差的一半淘汰，好的一半细菌以二分裂的方式产生新一代的细菌个体，新一代的个体将保留父代的所有信息。反复的执行以上操作，菌群就会不断的寻优，在最优的位置不断聚集。最终找到最优点。2.1 改进的菌群优化算法简介菌群优化算法是在基本菌群算法的基础上，对菌群算法的步骤做更细化的处理。基本的菌群算法在较为简单

3、的环境下，寻优效果极好，但是在多峰值，寻优效果会大大下降，为了解决这个问题，引入了多宇宙策略，我们在菌群算法进行的开始，对初始种群进行分组，每个分组都可以独立寻优，同时在各个分组独立寻优的同时，不同的宇宙之间还有移民和交叉，交换各个宇宙之中的优秀个体，从而提高算法的效率，这种利用各组演化的独立性和菌群算法结合的算法我们称之为多宇宙菌群算法。在多宇宙菌群算法之中，分为宇宙内部演化和宇宙间操作，宇宙内部的演化同菌群算法相似，初始化细菌位置，通过趋化复制和驱散，单个宇宙独立的不断寻优。宇宙间操作包括移民和交叉。移民操作是各个宇宙之间按照一定的规则和比例。将各个宇宙中优秀的个体淘汰掉其他宇宙之中的较差的个体，使得优化的效率得到提高。宇宙间交叉是是为了实现宇宙间演化目标的交互，避免算法的早熟收敛，同时克服算法收敛于局部最优解的可能性。多宇宙菌群觅食算法主要步骤如下：1.随机产生细菌种群菌

人人文库> 全部分类> 生活休闲 > 科普知识

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论