自适应策略优化的细菌觅食算法在复杂问题中的高效应用

"在优化问题中，传统的细菌觅食算法(Bacterial Foraging Algorithm, BFA)以其独特的群体智能行为模拟自然界的细菌寻找食物的过程，被广泛应用于解决各种复杂优化问题。然而，算法存在一些固有的局限性，例如，它依赖固定的步长进行趋向操作，并且以固定概率执行细菌个体的随机驱散操作。这样的机制可能导致在算法进化后期，优秀个体的流失，从而影响整体的优化性能。 针对这些问题，该研究提出了一种创新的自适应策略，即步长自适应调整和驱散概率自适应调整。这两个改进策略的核心是根据算法的进化状态和细菌个体的能量值动态调整参数。步长自适应调整旨在根据算法的进化阶段，适时增大或减小趋向操作的步长，以适应不同阶段的搜索需求，既保证了算法的全局探索能力，又能强化局部搜索。而驱散概率自适应调整则依据细菌个体的能量值，能量高的个体更可能进行随机驱散，有利于维持种群多样性，防止早熟收敛。 通过实证分析，研究对比了标准测试函数和旅行商问题(TSP)上的实验结果，证明了基于自学习的细菌觅食算法能够有效提升全局寻优能力。特别是在解决高维度、复杂度高的优化问题时，该算法表现出优越的性能。这表明，这种自适应策略成功地平衡了算法的局部搜索与全局优化，提高了算法在解决实际问题中的效率和精度。 自适应细菌觅食算法通过引入动态变化的步长和驱散概率，不仅增强了种群的适应性和多样性，还提升了算法的寻优质量和收敛速度，对于优化问题的求解提供了更为高效的方法。这一研究对于优化算法的理论发展以及在实际工程中的应用具有重要的指导意义。"