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自适应变步长菌群优化算法被引量：5: 1; 作者陈建超胡桂武杜小勇《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第33期29-33,共5页; 针对菌群优化算法由于步长固定导致探索能力不强等缺陷,应用聚类思想自适应计算并调整细菌的趋化步长,体现了菌群之间的协同性和智能性行为,有效地提高算法的性能,比如探索能力和开发能力,特别是局部搜索和求精能力。在使用10个复杂的Be... 展开更多; 关键词菌群优化算法趋化步长聚类协同性; 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应双向菌群优化算法被引量：1: 2; 作者胡桂武陈建超杜小勇《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第10期3645-3647,3668,共4页; 提出了自适应双向菌群优化算法,应用聚类思想将趋化步长进行自适应调整,提高算法的局部搜索能力,引入双向游动机制,提高了算法的搜索效率和速度。针对10个复杂Benchmark函数进行了数值优化实验,其结果表明,在所有测试函数中,该算法在搜... 展开更多; 关键词菌群优化算法趋化步长聚类双向; 在线阅读下载PDF 职称材料

广义菌群优化算法被引量：1: 3; 作者陈建超胡桂武杜小勇《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第3期251-254,共4页; 为提高菌群优化算法的性能,将群体聚集机制和自适应策略集成到趋药性操作中,取消聚集操作,构造出新的趋化操作,在趋化循环中引入自适应扩散机制,提高其克服"早熟"的能力,重新定义健康度,减少计算复杂性,得到了一种新的群体智... 展开更多; 关键词菌群优化算法聚集趋化操作扩散; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于菌群-粒子群算法的水轮发电机组PID调速器参数优化被引量：44: 4; 作者寇攀高周建中 +2 位作者何耀耀向秀桥李超顺《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第26期101-106,共6页; 为解决水轮发电机组调速器PID参数优化问题,引入菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法。考虑到BFO算法收敛速度慢,而粒子群优化(paticle swarm optimization,PSO)算法具有较好的收敛性,提出BFO-PSO算法。以描述菌体间相... 展开更多; 关键词菌群优化算法粒子群优化算法水轮发电机组 PID参数优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应和及时繁殖策略菌群优化聚类算法: 5; 作者赵明茹唐恒亮 +1 位作者郭键孙媛《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第8期2283-2286,共4页; 针对菌群优化算法求解优化问题时收敛速度较慢、易陷入局部最优值的缺点,提出一种基于自适应和及时繁殖策略的菌群优化聚类算法。在算法中根据迁徙的次数改变步长,适应度最大的细菌马上进行繁殖。为了进行对比实验,在二维平面随机生成了... 展开更多; 关键词聚类菌群优化算法自适应策略及时繁殖策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应相位旋转的量子菌群算法被引量：4: 6; 作者吴九龙李飞郑宝玉《信号处理》 CSCD 北大核心 2015年第8期901-911,共11页; 量子菌群算法是将量子计算与菌群觅食优化算法相融合而得到的一种量子智能算法,但该算法存在鲁棒性比较差和寻优时间比较长的缺陷。为解决该问题,本文设计了一种旋转相位自适应调整的量子旋转门,并用其完成细菌的趋化操作,提出了一种自... 展开更多; 关键词菌群觅食优化算法量子菌群算法量子计算自适应相位旋转; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于智能优化算法的T-S模糊模型辨识被引量：7: 7; 作者刘福才窦金梅王树恩《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2643-2650,共8页; 将智能算法应用在T-S模糊模型的辨识方面,是模糊系统辨识的一种新途径。文中对几种智能优化算法,如遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法、菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算... 展开更多; 关键词 T—S模型辨识群智能算法遗传算法菌群优化算法粒子群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于细菌趋药行为的量子算法被引量：2: 8; 作者张豫婷李飞《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第9期196-200,共5页; 菌群觅食优化算法具有算法简单、鲁棒性强和具备全局搜索能力的特点。但该算法收敛速度慢,对于多峰函数容易陷入局部最优。为提高菌群优化算法的搜索能力,避免其陷入早熟收敛,提出一种量子菌群算法,将二进制编码的量子进化算法融合到菌... 展开更多; 关键词菌群觅食优化算法二进制编码量子进化算法量子旋转门量子菌群觅食优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于改进BFO和RLS的模糊建模方法被引量：2: 9; 作者李峰磊窦金梅刘福才《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期252-258,共7页; 为了提高非线性系统的模糊建模精度,提出了一种基于改进的菌群优化算法(IBFO)和递推最小二乘(RLS)算法的模糊建模混合学习算法。该方法采用T-S模糊系统进行函数逼近,首先用改进的菌群优化算法优化模糊模型的前提参数,然后用递推最小二... 展开更多; 关键词改进的菌群优化算法递推最小二乘算法 T-S模糊系统全局优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应变步长菌群优化算法被引量：5: 1; 作者陈建超胡桂武杜小勇; 机构广东商学院数学与计算科学学院教育部数据工程与知识工程重点实验室中国人民大学信息学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第33期29-33,共5页; 基金国家自然科学基金(No.60873017) 国家自然科学基金(中德合作)(No.61111130183); 文摘针对菌群优化算法由于步长固定导致探索能力不强等缺陷,应用聚类思想自适应计算并调整细菌的趋化步长,体现了菌群之间的协同性和智能性行为,有效地提高算法的性能,比如探索能力和开发能力,特别是局部搜索和求精能力。在使用10个复杂的Benchmark函数所进行的对比实验中,所提出的算法在搜索能力和效率等方面优于其他典型算法的比率达到60%～90%,验证了改进算法是一种具有竞争力的优化算法。; 关键词菌群优化算法趋化步长聚类协同性; Keywords bacterial foraging optimization chemotactic step size clustering coordination; 分类号 TP301.06 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应双向菌群优化算法被引量：1: 2; 作者胡桂武陈建超杜小勇; 机构广东商学院数学与计算科学学院中国人民大学教育部数据工程与知识工程重点实验室中国人民大学信息学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第10期3645-3647,3668,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60873017) 国家自然科学基金资助项目(中德合作)(61111130183); 文摘提出了自适应双向菌群优化算法,应用聚类思想将趋化步长进行自适应调整,提高算法的局部搜索能力,引入双向游动机制,提高了算法的搜索效率和速度。针对10个复杂Benchmark函数进行了数值优化实验,其结果表明,在所有测试函数中,该算法在搜索能力和稳定性等方面优于其他典型算法的比率达到60%～90%,验证了算法的有效性。; 关键词菌群优化算法趋化步长聚类双向; Keywords bacterial foraging optimization algorithm chemotactic step size clustering bidirection; 分类号 TP301.06 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名广义菌群优化算法被引量：1: 3; 作者陈建超胡桂武杜小勇; 机构广东商学院数学与计算科学学院教育部数据工程与知识工程重点实验室中国人民大学信息学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第3期251-254,共4页; 基金国家自然科学基金(60873017) 国家自然科学基金(中德合作)(61111130183)资助; 文摘为提高菌群优化算法的性能,将群体聚集机制和自适应策略集成到趋药性操作中,取消聚集操作,构造出新的趋化操作,在趋化循环中引入自适应扩散机制,提高其克服"早熟"的能力,重新定义健康度,减少计算复杂性,得到了一种新的群体智能优化方法——广义菌群优化算法(GBFO,Generalized Bacterial Foraging Optimization)。通过10个复杂Benchmark函数的计算进行算法性能测试,并与几个典型的算法进行了实验比较,结果表明,GBFO算法在搜索能力和稳定性、求解质量和效率等方面优于其他典型算法的比率分别达到80%～90%,70%～80%,验证了该算法的优越性能。; 关键词菌群优化算法聚集趋化操作扩散; Keywords Bacterial foraging optimization, Aggregation, Chemotactic operation, Diffusion; 分类号 TP301.06 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于菌群-粒子群算法的水轮发电机组PID调速器参数优化被引量：44: 4; 作者寇攀高周建中何耀耀向秀桥李超顺; 机构华中科技大学水电与数字化工程学院; 出处《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第26期101-106,共6页; 基金国家自然科学基金项目(50539140) "十一五"国家科技支撑计划重大项目(2008BAB29B08) 科技部水利部公益性行业科研专项(200701008)~~; 文摘为解决水轮发电机组调速器PID参数优化问题,引入菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法。考虑到BFO算法收敛速度慢,而粒子群优化(paticle swarm optimization,PSO)算法具有较好的收敛性,提出BFO-PSO算法。以描述菌体间相互吸引、相互排斥、相互学习的Jcc指标与综合ITAE指标之和构成一种新型适应度函数。数值计算结果表明:与BFO算法、PSO算法相比,BFO-PSO算法收敛速度快,能有效改善水轮机调节系统空载工况和孤网运行条件下过渡过程的动态性能。; 关键词菌群优化算法粒子群优化算法水轮发电机组 PID参数优化; Keywords bacterial foraging optimization algorithm particle swarm optimization algorithm hydroelectric generating set PID parameters optimization; 分类号 TM612 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应和及时繁殖策略菌群优化聚类算法: 5; 作者赵明茹唐恒亮郭键孙媛; 机构北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室北京物资学院北京市智能物流系统重点实验室; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第8期2283-2286,共4页; 基金北京物资学院青年科研基金资助项目(2012XJQN016) 北京市哲学和社会科学规划资助项目(13JGC099) 中国博士后科学基金资助项目(2013M530498); 文摘针对菌群优化算法求解优化问题时收敛速度较慢、易陷入局部最优值的缺点,提出一种基于自适应和及时繁殖策略的菌群优化聚类算法。在算法中根据迁徙的次数改变步长,适应度最大的细菌马上进行繁殖。为了进行对比实验,在二维平面随机生成了100个点,将这100个点聚成两类和三类。实验结果证明自适应和及时繁殖这两种策略都可以明显提高菌群优化算法的收敛速度。; 关键词聚类菌群优化算法自适应策略及时繁殖策略; Keywords clustering BFO adaptive strategy timely reproductive strategy; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应相位旋转的量子菌群算法被引量：4: 6; 作者吴九龙李飞郑宝玉; 机构南京邮电大学信号处理与传输研究院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2015年第8期901-911,共11页; 基金国家自然科学基金项目(61471200); 文摘量子菌群算法是将量子计算与菌群觅食优化算法相融合而得到的一种量子智能算法,但该算法存在鲁棒性比较差和寻优时间比较长的缺陷。为解决该问题,本文设计了一种旋转相位自适应调整的量子旋转门,并用其完成细菌的趋化操作,提出了一种自适应相位旋转的量子菌群算法。通过16个不同类型的标准测试函数对其优化性能进行研究,统计结果表明该算法在低维时,对于多种种类的测试函数,在收敛精度和稳定性上都要优于改进前的量子菌群算法,且优化结果要明显优于经典的菌群觅食优化算法和量子遗传算法。进一步研究表明,在达到指定收敛精度的情况下,该算法的平均收敛概率是最高的,平均运行时间和平均迭代步数是最短的。而在高维情况下,该算法则对碗状和碟状类型的测试函数比较适用。; 关键词菌群觅食优化算法量子菌群算法量子计算自适应相位旋转; Keywords bacterial foraging optimization quantum bacterial foraging optimization quantum computation adaptive phase rotation; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于智能优化算法的T-S模糊模型辨识被引量：7: 7; 作者刘福才窦金梅王树恩; 机构燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2643-2650,共8页; 基金河北省自然科学基金(F2010001320)资助课题; 文摘将智能算法应用在T-S模糊模型的辨识方面,是模糊系统辨识的一种新途径。文中对几种智能优化算法,如遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法、菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法等的优化原理和在模糊辨识方面的应用现状进行了综述和分析,并给出了它们在T-S模糊模型辨识中对参数进行优化的过程。最后将这些优化方法用于一非线性动态系统的建模,并对仿真结果进行了对比和详细的分析,为进一步了解这几种优化方法在模糊模型辨识参数优化方面的作用提供了仿真实验依据。; 关键词 T—S模型辨识群智能算法遗传算法菌群优化算法粒子群算法; Keywords T-S fuzzy model identification population-based intelligent optimization （PIO） algorithm genetic al-gorithm （GA） bacterial foraging optimization （BFO） algorithm particle swarm optimization （PSO） algorithm; 分类号 TP273.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于细菌趋药行为的量子算法被引量：2: 8; 作者张豫婷李飞; 机构南京邮电大学通信与信息工程学院南京邮电大学信号处理与传输研究院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第9期196-200,共5页; 文摘菌群觅食优化算法具有算法简单、鲁棒性强和具备全局搜索能力的特点。但该算法收敛速度慢,对于多峰函数容易陷入局部最优。为提高菌群优化算法的搜索能力,避免其陷入早熟收敛,提出一种量子菌群算法,将二进制编码的量子进化算法融合到菌群算法中,用量子染色体表示细菌,用量子旋转门实现细菌状态更新。通过标准测试函数对其优化性能进行研究,实验结果表明,该算法无论是对于普通函数还是多峰函数,在收敛速度、收敛稳定性和寻找全局最优方面均优于菌群算法和量子遗传算法。; 关键词菌群觅食优化算法二进制编码量子进化算法量子旋转门量子菌群觅食优化算法; Keywords Bacterial Foraging Optimization（BFO） algorithm binary code quantum evolutionary algorithm quantum rotation gate Quantum Bacterial Foraging Optimization（QBFO） algorithm; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于改进BFO和RLS的模糊建模方法被引量：2: 9; 作者李峰磊窦金梅刘福才; 机构燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室; 出处《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期252-258,共7页; 基金河北省自然科学基金(F2010001320); 文摘为了提高非线性系统的模糊建模精度,提出了一种基于改进的菌群优化算法(IBFO)和递推最小二乘(RLS)算法的模糊建模混合学习算法。该方法采用T-S模糊系统进行函数逼近,首先用改进的菌群优化算法优化模糊模型的前提参数,然后用递推最小二乘算法优化模糊模型的后件参数,实现对模糊模型全局参数的优化。对非线性系统、煤气炉数据和气动加载系统的建模表明,该方法在逼近精度方面优于其他方法。; 关键词改进的菌群优化算法递推最小二乘算法 T-S模糊系统全局优化; Keywords improved bacterial foraging optimization algorithm recursive least square algorithm T-S fuzzy system global optimization; 分类号 TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	自适应变步长菌群优化算法	陈建超胡桂武杜小勇	《计算机工程与应用》 CSCD	2012	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	自适应双向菌群优化算法	胡桂武陈建超杜小勇	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	广义菌群优化算法	陈建超胡桂武杜小勇	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于菌群-粒子群算法的水轮发电机组PID调速器参数优化	寇攀高周建中何耀耀向秀桥李超顺	《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心	2009	44	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于自适应和及时繁殖策略菌群优化聚类算法	赵明茹唐恒亮郭键孙媛	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2014	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	自适应相位旋转的量子菌群算法	吴九龙李飞郑宝玉	《信号处理》 CSCD 北大核心	2015	4	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于智能优化算法的T-S模糊模型辨识	刘福才窦金梅王树恩	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2013	7	在线阅读下载PDF 职称材料
8	一种基于细菌趋药行为的量子算法	张豫婷李飞	《计算机工程》 CAS CSCD	2013	2	在线阅读下载PDF 职称材料
9	一种基于改进BFO和RLS的模糊建模方法	李峰磊窦金梅刘福才	《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料