細(xì)菌覓食優(yōu)化算法在組合優(yōu)化問題中的研究與應(yīng)用.pdf

1、智能優(yōu)化算法是近年來新興的優(yōu)化方法，是人們研究自然界和生物界的原理，模仿其規(guī)律設(shè)計(jì)而成的算法。與線性規(guī)劃，非線性規(guī)劃，單純形法等傳統(tǒng)的優(yōu)化方法相比，算法原理更容易被人們理解，算法設(shè)計(jì)簡潔，更適合編程計(jì)算，對(duì)目標(biāo)函數(shù)的可導(dǎo)性沒有特殊的要求，為那些傳統(tǒng)優(yōu)化方法難以處理的優(yōu)化問題提供了切實(shí)可行的解決方案。
　　 細(xì)菌覓食優(yōu)化算法(BacteriaForagingOptimization，BFO)是2002年提出的智能優(yōu)化算法，通過模擬

2、細(xì)菌在覓食過程中體現(xiàn)出來的智能行為設(shè)計(jì)而成。由于算法提出的時(shí)間不長，相關(guān)的應(yīng)用和理論研究成果不多。目前，國內(nèi)外學(xué)者已將算法應(yīng)用于求解函數(shù)優(yōu)化，非線性模型辨識(shí)，PID參數(shù)優(yōu)化，諧波估計(jì)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)節(jié)，車間作業(yè)調(diào)度等問題。然而，BFO求解組合優(yōu)化問題的性能究竟如何尚不太清楚。因此，本文通過求解兩種典型的組合優(yōu)化問題：多背包問題和QoS組播路由問題，考察算法解決這兩類組合優(yōu)化問題的有效性，并從算法的尋優(yōu)機(jī)制出發(fā)進(jìn)行分析討論。