双菌群细菌觅食优化算法：提高全局搜索与避免局部最优

"该资源是一篇2014年的学术论文，发表在《深圳大学学报理工版》第31卷第1期，主要研究领域是电子与信息科学，涉及人工智能和优化算法。作者提出了双菌群细菌觅食优化算法，以解决传统细菌觅食优化算法存在的寻优速度慢和易陷入局部最优的问题。" 本文介绍了一种创新的双菌群细菌觅食优化算法（Double Flora Bacterial Foraging Optimization Algorithm），旨在改善原有细菌觅食优化算法的不足。传统细菌觅食优化算法（BFO）在寻找最优解的过程中可能会遇到速度慢、容易陷入局部最优的挑战。针对这些问题，论文提出了一系列改进措施。 首先，论文引入了菌群密度函数因子，这使得当前趋化周期内的最优细菌能够对其他细菌的寻优方向提供指导，从而提高了搜索效率。同时，通过将固定的趋化步长改进为自适应变化的步长，可以避免在最优解附近发生不必要的震荡，有效地防止了算法陷入局部最优的情况。 其次，为了防止算法早熟并帮助可能早熟的细菌跳出局部最优，论文提出了交叉算子和变异算子。这两种算子在保留精英细菌的基础上，有目标地在搜索区域内寻找最优解，增强了算法的探索能力。 最后，论文提出了一种双菌群优化机制，通过增加菌群的多样性，提升了算法的全局搜索性能，有效地抑制了算法退化现象，确保了算法在搜索过程中的稳定性。 通过对10个经典测试函数的仿真实验，结果显示，提出的双菌群细菌觅食优化算法相比于原始的BFO算法，其最优解的精度普遍提高了几个数量级，而且所需的迭代次数更少，优化速度和全局收敛能力都有显著提升。这些结果验证了新算法的有效性和优越性。 关键词: 人工智能, 细菌觅食优化算法, 双菌群, 局部最优, 自适应步长, 交叉算子, 变异算子 中图分类号: TP301.6 文献标志码: A doi: 10.3724/SP.J.1249.2014.01043