混沌细菌群体趋药算法及应用  

Chaotic bacterial colony chemotaxis algorithm and application

作　　者：孙家泽[1,2] 耿国华[1] 王曙燕[2] 潘晓英[2] 

机构地区：[1]西北大学信息科学与技术学院,西安710069 [2]西安邮电大学计算机学院,西安710121

出　　处：《计算机应用研究》2012年第11期4050-4052,4068,共4页Application Research of Computers

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61050003;61105064;611721701);国家"973"计划前期研究专项资助项目(2011CB311802);国家教育部重点实验室开放基金资助项目(IPIU012011007);陕西省自然科学基金资助项目(2011JM8007);陕西省教育厅自然科学基金资助项目(12JK0732;11JK1037)

摘　　要：为了解决传统细菌群体趋药优化算法的收敛速度较慢问题,提出混沌细菌群体趋药算法。该算法在细菌群体中加入基于Tent映射的混沌搜索,增加了细菌群体中个体的多样性,将寻优过程分成趋药细菌群和混沌细菌群同时进行,提高了细菌群体优化算法的全局收敛能力。典型实例表明,本方法收敛速度快,优于传统细菌群体趋药优化算法。To overcome the problem of slow convergence speed in bacterial colony chemotaxis（BCC） optimization algorithm,this paper presented chaotic bacterial colony chemotaxis（CBCC） algorithm.The algorithm introduced the chaotic search based on Tent map into bacterial colony to keep the variety of bacterial movement,and partitioned the bacteria into two groups： traditional group searching via BCC and chaotic group searching via Tent Map at the same time.Therefore it greatly enhanced the global convergence performance.Finally,the classic examples show that chaos bacterial colony chemotaxis optimization algorithm has better convergence speed than traditional BCC.

关 键 词：细菌群体趋药算法 混沌优化算法 帐篷映射 收敛速度 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]