基于免疫算法的细菌觅食算法优化研究  

On Bacterial Foraging Algorithm Optimization based on Immune Algorithm

作　　者：马宁[1] 廖慧惠[2] 

机构地区：[1]安徽广播电视大学,安徽合肥230022 [2]安徽工业经济职业技术学院,安徽合肥230051

出　　处：《菏泽学院学报》2017年第2期19-25,共7页Journal of Heze University

基　　金：安徽省优秀青年基金重点项目支持(2013SQRL097ZD);安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目支持(gxyqZD2016454)

摘　　要：细菌觅食算法BFA(Bacterial Foraging Algorithm)作为一种理论新颖、搜索机制独特的新型算法,广泛应用于各种智能优化问题.但是细菌觅食算法经常出现的速度较慢、步长一致的缺陷,提出在BFA的趋向性操作环节中调节细菌游动的步长,将步长逐步减小,以提高收敛速度.引入免疫算法中的克隆选择思想对细菌觅食算法中的复制操作进行替代;并通过实例对优化后的算法进行验证,结果表明:优化后的算法更加精确,寻优能力更强,稳定性更佳.BFA（Bacterial Foraging Algorithm）is a new algorithm with novel theory and unique search mechanism widely used to solve intelligent optimization problems,but with low speed and uniform step length.In this paper,the step length of bacterial swimming is adjusted in the directional operation of BFA and reduced gradually to improve the convergence speed and the idea of clonal selection in immune algorithm is introduced to replace the copy operation in bacterial foraging algorithm.Case verification results show that optimized algorithm is more accurate,more powerful and more stable.

关 键 词：细菌觅食算法 免疫算法 优化 

分 类 号：Q93[生物学—微生物学] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]