基于细菌趋化的果蝇优化算法_韩俊英

一种改进的细菌觅食优化算法

刘珍;孙京诰

【摘 要】针对细菌觅食优化算法存在收敛速度慢、寻优精度低、易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的细菌觅食优化算法.改进原有固定步长的游动方式,引入自适应步长调整策略,提出了基于非线性递减的余弦自适应步长;改进细菌位置的更新方式,借鉴人工蜂群的方法,采用混合的更新方式;改进优胜劣汰的选择标准,保留最优个体,对复制后的父代个体引入杂交算子;改进迁徙方式,提出种群进化因子,防止进化停滞不前.将本文算法用于经典函数以及PID参数整定测试,仿真实验结果验证了该算法的有效性.

【期刊名称】《华东理工大学学报（自然科学版）》

【年(卷),期】2016(042)002

【总页数】8页(P225-232)

【关键词】细菌觅食优化算法;自适应步长;位置更新方式;杂交算子;种群进化因子

【作 者】刘珍;孙京诰

【作者单位】华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237;华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237

【正文语种】中 文

【中图分类】TP273

20世纪40年代以来,实际工程问题呈现出越来越多的复杂性,包括多极值、强非线性、多约束性和高维度等。传统的优化方法已经不能解决诸多实际生产、生活中所面临的复杂问题,智能优化算法应运而生。细菌觅食优化算法[1]作为一种新型的智能优化算法具有良好的全局优化能力、鲁棒性强以及算法简单等优点,受到了不同领域的关注[2-4]。

针对步长固定的问题,Chen等[5]提出了自适应搜索的细菌觅食优化算法;刘小龙等[6]提出了灵敏度的概念,对细菌的游动步长加以调节;Niu等[7-8]在验证了步长大小的选取对全局收敛的快速性和全局最优解的获得具有重要影响的基础上,提出了线性递减与指数非线性递减的自适应步长;Mishra[9]提出了基于TS模糊机制来选取最优步长。算法融合方面,Biswas等[10]提出了一种基于差分算法和BFO(Bacterial Foraging Optimization)算法的混合全局优化算法,除此之外,与BFO算法相结合的算法还有粒子群算法[11]、遗传算法[12]等。细菌觅食算法已经在电气控制、模式识别、生产调度等方面得到广泛应用。

2019.06无关并行机调度问题渊UnrelatedParallelMachineSchedulingProblem袁UPMSP冤是并行机调度最普遍的一类问题袁工件的加工时间取决于所分配的机器遥UPMSP具有广泛的应用背景袁比如纺织[1]尧半导体加工[2]尧云计算[3]等遥首先对UPMSP问题进行一般性描述袁然后介绍果蝇优化算法的设计流程袁最后通过与遗传算法相比较袁证明所提算法的优越性遥1无关并行机调度问题对目标函数是makespan的确定性无关并行机调度问题的一般性描述如下院设有n个工件袁工件集为N={1,2,...,n]袁要在m台机器上进行加工袁机器集为M={1,2,...,m]袁工件在不同机器上的加工时间是任意的袁无特殊规律遥在无关并行机调度问题中袁通常还假设以下条件院渊1冤每个工件可以在任意一台机器上加工且加工时间是不相关的袁加工过程中不允许被中断遥渊2冤在任一时刻袁一台机器只能加工一个工件袁一个工件只能在一台机器上加工遥渊3冤所有的工件和机器在0时刻准备就绪遥渊4冤不考虑工件加工的优先权即不允许抢占遥2果蝇优化算法果蝇优化算法渊FruitFlyOptimizationAlgorithm袁FOA冤[4]是在认真仔细的观察和研究果蝇觅食的复杂关系的基础上袁演化出的一种全局寻优方法遥果蝇本身在感官知觉上优于其他物种袁尤其在嗅觉与视觉上遥在FOA中袁食物源由最佳解表示袁果蝇探索的位置由解表示遥通过迭代搜索解的空间以找到最优解来实现觅食过程遥根据果蝇的觅食特征袁搜索过程包含两个主要的子过程袁即基于气味的搜索和基于视觉的搜索遥搜索过程如下院渊1冤初始化遥初始化算法的参数和群的中心位置遥渊2冤基于嗅觉的搜索遥1冤院在群的中心位置附近随机搜索周围的位置遥2冤院计算每个位置的气味浓度遥渊3冤基于视觉的搜索遥1冤院确定具有最大气味浓度的最有希望的位置遥2冤院果蝇群飞向该位置袁并更新群的中心位置遥渊4冤终止条件遥如果达到终止条件袁则算法结束曰否则袁请返回第2步遥3求解UPMSP的CMFOA文献[5]已经证明两台同速并行机调度问题是NP-Hard问题袁研究的问题的复杂度比文献[5]要复杂得多袁故也是NP-Hard问题遥为此袁采用果蝇优化算法来解决所提的问题遥3.1编码编码是智能算法实施优化的关键因素袁为了得到可行解袁需要确定每一个工件在哪个机器上加工袁同时确定所有机器上工件的加工顺序遥在本文所提的算法中袁采用对工件进行编码[6]遥3.2初始种群的产生为了兼顾初始种群的质量和多样性袁其中的一个果蝇个体采用将每个工件分配给加工时间最小的机器进行加工遥其余果蝇个体通过随机方式产生遥3.3嗅觉搜索标准FOA算法在嗅觉搜索阶段的寻优为随机搜索求解无关并行机调度问题的果蝇优化算法刘利甲（上海大学机电工程与自动化学院，上海200072）摘要院研究了目标函数为最小化完工时间（makespan）的无关并行机调度问题，建立了该问题数学模型，并提出了一种果蝇优化算法来解决所提的问题。根据研究问题目标函数的特点，使用了关键机器的概念，并对关键机器上的工件进行两种操作完成果蝇优化算法的嗅觉搜索。通过大量的实验仿真，结果表明，该方法在解决质量和算法的运行时间上都取得了较好的结果。关键词院无关并行机调度；果蝇优化算法；关键机器；完工时间

基于组合变异的果蝇优化算法

王颖;蔡忱

【期刊名称】《微电子学与计算机》

【年(卷),期】2018(35)5

【摘 要】针对原始果蝇优化算法在寻优过程中存在易于陷入局部极值的不足,提出一种基于组合变异的果蝇优化算法.在算法陷入局部极值时引入组合变异策略,更新种群飞行方向,增强种群逃逸能力,使算法继续迭代寻找全局极值.选取6个基准函数进行实验仿真,实验结果表明:基于组合变异的果蝇优化算法较好平衡了算法局部搜索能力和全局开采能力,使算法在收敛速度和收敛精度方面均获得较大提高.

【总页数】5页(P100-104)

【关键词】果蝇优化算法;组合变异;函数优化

【作 者】王颖;蔡忱

【作者单位】华北电力大学控制与计算机工程学院

【正文语种】中 文

【中图分类】TP18

【相关文献】

1.基于柯西-高斯动态消减变异的果蝇优化算法研究 [J], 杜晓昕;张剑飞;郭媛;金梅

2.基于非均匀变异和自适应逃逸的果蝇优化算法 [J], 张彩宏;潘广贞

3.一种基于随机数扰动变异的果蝇优化算法 [J], 张超;魏三强;罗颖 4.基于柯西变异的果蝇优化算法 [J], 郭德龙;杨楠;周永权

5.基于柯西变异的果蝇优化算法 [J], 韩旭明;邱兵;刘翘铭;周丽媛;王丽敏

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第２１卷　Ｖｏｌ＿２１　第ｌ６期　Ｎｏ．１６　电子设计工程　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｄｅｓｉｇｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　２０１３年８月　Ａｕｇ．２０１３　

基才果蝇优化算法的支持向量机故障诊断　

．　张翔，陈林　

（武汉科技大学信息科学与工程学院，湖北武汉４３００８１）　

摘要：提出一种基于果蝇优化的支持向量机特征选择与参数寻优算法，模仿果蝇的觅食行为，以食物的味道浓度判　

定值作为参数，并将特征集进行二进制编码得到特征子集用于训练模型，然后构造合适的适应度函数，搜索最优参数　

值及特征子集。通过与其它算法的实验比较，表明该方法具有分类精度高，全局搜索能力强的优点。并将其应用于滚　

动轴承的故障诊断中，仿真结果表明，该模型具有良好的性能。　

关键词：果蝇优化算法；支持向量机；特征选择；故障诊断　

中图分类号：ＴＰｌ８３；ＴＨ１７　文献标识码：Ａ　文章编号：１６７４—６２３６（２０１３）１６一ｏｏ９０—０４　

Ｆａｕｌｔ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｓｕｐｐｏｒｔ　ｖｅｃｔｏｒ　ｍａｃｈｉｎｅｓ　ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ　ｂｙ　ｆｒｕｉｔ　ｆｌｙ　

ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　

ＺＨＡＮＧ　Ｘｉａｎｇ，ＣＨＥＮ　Ｌｉｎ　

（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｗｕｈａｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆＳｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ　４３００８１，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ　ｆｅａｔｕｒｅ　ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　Ｓｕｐｐｏｒｔ　Ｖｅｃｔｏｒ　Ｍａｃｈｉｎｅｓ（ＳＶＭ）ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｆｒｕｉｔ　Ｆｌｙ　

Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｍｉｔａｔｉｎｇ　ｔｈｅ　ｆｏｒａｇｉｎｇ　ｂｅｈａｖｉｏｒ　ｏｆ　ｆｒｕｉｔ　ｆｌｉｅｓ，ｔｈｅ　ｓｍｅｌｌ　ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ　ｊｕｄｇｍｅｎｔ　ｖａｌｕｅ　ｉｓ