改进的细菌觅食算法：高斯分布估计与自适应迁移

"基于高斯分布估计的细菌觅食优化算法" 本文主要探讨了一种改进的细菌觅食优化算法，该算法旨在解决原算法在优化过程中存在的步长一致性和速度缓慢的问题。作者通过引入新的机制和策略，显著提升了算法的性能和效率。 首先，为了改善细菌的步长一致性和优化速度，作者提出了“灵敏度”的概念。这个概念允许细菌根据环境变化动态调整其趋化步长，从而使得细菌能够更灵活地探索解决方案空间，避免陷入局部最优。 其次，作者借鉴了分布估计算法的思想，将其应用于繁殖算子中。具体来说，他们选取能量较高的半数细菌进行分布估计再生，这有助于增加细菌群体的多样性，促进算法的收敛速度。多样性是优化算法中的关键因素，因为它能防止群体过早收敛，保持算法的探索能力。 再者，根据细菌的能量状态，算法赋予了细菌自适应迁移概率。这意味着能量较低的细菌有更高的概率进行随机或指定迁移，以期找到更好的解决方案，从而增强了算法的全局寻优能力。这种策略有利于算法跳出局部最优，进一步提高搜索精度。 为了验证改进算法的有效性，研究人员使用了一系列多峰高维标准测试函数进行了实验。实验结果显示，提出的算法不仅显著提高了搜索速度，还提升了优化精度。因此，该算法被证明对于解决多维、约束等实际工程问题的优化具有较高的应用潜力。 基于高斯分布估计的细菌觅食优化算法通过引入新的适应性和策略，成功地解决了原算法的局限性，提升了优化性能。这种方法为优化问题提供了一个更为高效和精确的求解工具，对未来的算法设计和工程应用具有重要的参考价值。