基于粒子群优化的细菌觅食优化算法

田亚菲; 张范勇; 阎石

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细菌觅食优化算法(BFOA)具有全局搜索能力强的优点,但存在收敛速度慢的缺陷。为了解决以上问题,结合收敛速度快的粒子群优化算法,提出一种基于粒子群优化的细菌觅食优化算法(BF-PSO),该改进的优化算法具有可操作性和优越性。选用测试函数和对PID控制参数整定的实例进行Matlab仿真,结果进一步显示了BF-PSO的优化能力优于BFOA,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性。

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来源
《控制工程》 |2012年第6期|993-996|共4页
作者
田亚菲; 张范勇; 阎石;
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作者单位

兰州大学信息科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
细菌觅食优化算法; 粒子群优化算法; BF-PSO;

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