細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的改進(jìn)及其在集裝箱裝載中應(yīng)用.pdf

1、智能優(yōu)化算法是近半個(gè)世紀(jì)興起的一種高效、應(yīng)用性強(qiáng)的優(yōu)化方法。他們不僅彌補(bǔ)了傳統(tǒng)優(yōu)化方法對搜索空間的限制要求多、搜索效率低等缺陷，也因?yàn)槠洳簧婕氨旧頂?shù)學(xué)特征，只需要根據(jù)應(yīng)用問題修改適應(yīng)度函數(shù)的算法機(jī)制，使得應(yīng)用簡單直觀。本文主要研究的內(nèi)容是智能優(yōu)化算法中的新成員細(xì)菌覓食優(yōu)化算法，其基于生物基礎(chǔ)易于理解，穩(wěn)定性強(qiáng)，全局搜索能力突出而受到廣泛的關(guān)注。但是由于該算法提出時(shí)間尚短，發(fā)展還未完全成熟，還存在一些不足，表現(xiàn)在算法步驟復(fù)雜、計(jì)算負(fù)擔(dān)重、

2、局部搜索能力不穩(wěn)定等方面。尤其在其解決非凸或約束條件多的問題時(shí)，其收斂速度慢的情況尤為突出。
　　針對這些問題，本文通過搜集國內(nèi)外相關(guān)資料，在深入研究細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的理論基礎(chǔ)和實(shí)際應(yīng)用的基礎(chǔ)上，對其三大操作：趨化、復(fù)制、遷徙進(jìn)行了改進(jìn)，并且將其應(yīng)用在集裝箱裝載此類復(fù)雜性高、約束條件多的NP-Hard問題上。本文主要的研究工作如下：
　?。?）對細(xì)菌覓食優(yōu)化算法中的趨向性操作提出兩種改進(jìn)方法：一種基于余弦自適應(yīng)步長替代固定步

3、長，在搜索前期使用大步長，快速尋找優(yōu)良區(qū)域，在后期局部搜索，提高算法精度；二種引入混合的遺傳算法，將趨化操作通過遺傳操作：交叉變異來實(shí)現(xiàn)，交叉操作加強(qiáng)種群中普通細(xì)菌和優(yōu)勢細(xì)菌的信息交流，加快收斂速度，變異操作在一定程度上避免了細(xì)菌陷入局部最優(yōu)。
　　對復(fù)制性操作提出改進(jìn)：加入種群多樣性策略，修改其健康值的計(jì)算方式，提高搜索后期的搜索精度，減少因細(xì)菌復(fù)制而導(dǎo)致的局部最優(yōu)。對兩種改進(jìn)算法進(jìn)行了性能實(shí)驗(yàn)比較分析，效果良好。
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