粒子群增强的细菌觅食算法提升全局优化性能

"基于粒子群算法的细菌觅食全局优化算法是一项旨在改进现有优化算法性能的研究。该算法由刘小龙和李荣钧在华南理工大学工商管理学院提出，针对细菌觅食算法在优化过程中的不足，即环境感知能力较弱且容易陷入局部极值问题，他们将粒子群算法的思想融入其中，以提升算法的收敛速度和全局优化能力。粒子群算法本身起源于1995年由J.Kennedy和R.C.Eberhart提出的，它借鉴了群智能的概念，通过迭代搜索寻找最优解。 在混合型细菌觅食优化算法的设计中，作者试图结合细菌觅食算法的优点——群体智能和并行搜索，以及粒子群算法的优点——快速跳出局部最优，形成一个综合优势的算法。这种融合旨在提高算法的搜索速度和精度，尤其是在处理高维复杂问题时，能够有效地平衡细菌觅食算法的速度不足和粒子群算法精度上的局限。 为了验证新算法的有效性，研究者选择了三种典型的高维复杂标准函数进行测试，结果显示，该混合算法在保持良好搜索速度的同时，能显著提升优化精度，从而避免了局部收敛的问题。这对于解决实际中的非线性、不可微分、多峰和复杂问题具有重要意义。由于国内对于细菌觅食算法的研究尚处于初级阶段，这项工作对于推动国内仿生算法的发展，尤其是针对该算法的性能改进，具有积极的推动作用。 关键词：粒子群算法，细菌觅食优化，混合优化算法。这个研究为生物启发式优化算法领域提供了一个创新的方法，展示了如何通过算法融合来克服特定算法的局限，提升优化问题的求解效率和效果。"