改进细菌觅食算法的永磁同步电机参数辨识 被引量：10

1

作者 边琦 马建 +1 位作者 张梦寒 王建平 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期174-181,共8页

应用群智能算法对永磁同步电机(PMSM)进行参数辨识后期容易进入局部最优,从而导致辨识误差大,为此提出一种融合小生境技术的改进细菌觅食算法(MBFA)。通过构建目标追踪函数,利用电机电流、电压和转速等直接测量的信号实现对电机d轴电感... 应用群智能算法对永磁同步电机(PMSM)进行参数辨识后期容易进入局部最优,从而导致辨识误差大,为此提出一种融合小生境技术的改进细菌觅食算法(MBFA)。通过构建目标追踪函数,利用电机电流、电压和转速等直接测量的信号实现对电机d轴电感、q轴电感、定子电阻和永磁体磁链的快速、准确辨识;辨识过程中通过引入格型准则对目标解空间进行拟蒙特卡罗采样提高算法的全局搜索能力;基于小生境技术进行在线多种群协同搜索策略提高算法的搜索效率和寻优精度;最后通过引入一种种群实时监测和动态更新机制保证了算法在整个寻优过程的鲁棒性。仿真和实验结果表明,所提算法在参数辨识的快速性、准确性、稳定性方面均表现优越,辨识结果能够满足对永磁同步电机进行建模和仿真的精度要求。 展开更多

关键词 永磁同步电机 参数辨识 细菌觅食算法 拟蒙特卡罗采样 小生境技术 群智能优化

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基于BFOA-PSO-GMM的轨道电路故障诊断研究 被引量：6

2

作者 孙波 赵梦莹 何晖 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期85-91,共7页

针对轨道电路系统庞大、故障种类繁多等问题,提出一种融合细菌觅食优化算法和粒子群优化算法的高斯混合模型,对轨道电路的多种故障类型进行诊断。该模型通过融合细菌觅食优化算法与粒子群优化算法,找寻适合EM算法的初始值,利用合适的初... 针对轨道电路系统庞大、故障种类繁多等问题,提出一种融合细菌觅食优化算法和粒子群优化算法的高斯混合模型,对轨道电路的多种故障类型进行诊断。该模型通过融合细菌觅食优化算法与粒子群优化算法,找寻适合EM算法的初始值,利用合适的初始值有效避免EM算法陷入局部最优,提高模型的故障诊断能力。通过对实测数据的训练和测试实验表明,本模型比传统高斯混合模型的故障诊断准确率提高了31.85%,比采用粒子群优化算法改进模型的故障诊断准确率提高了9.4%,即本模型对轨道电路的故障诊断更加有效。 展开更多

关键词 轨道电路 故障诊断 高斯混合模型 粒子群优化算法 细菌觅食优化算法

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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

3

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... 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。 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

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采用PSO-BF算法的微电网多目标电能优化调度 被引量：30

4

作者 杨毅 雷霞 +2 位作者 徐贵阳 吴泓俭 卢杨 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第13期13-20,共8页

考虑到微电网中各分布式电源的特点以及充分发挥分布式发电技术在经济、环境和能源方面的优势,在满足系统约束条件下,提出了一种综合考虑微电网的运行成本、电压偏差以及微电网削峰填谷能力的微电网多目标经济调度模型。同时针对粒子群... 考虑到微电网中各分布式电源的特点以及充分发挥分布式发电技术在经济、环境和能源方面的优势,在满足系统约束条件下,提出了一种综合考虑微电网的运行成本、电压偏差以及微电网削峰填谷能力的微电网多目标经济调度模型。同时针对粒子群算法(PSO)在求解优化问题时易陷入局部最优的缺点,提出一种粒子群-细菌觅食算法(PSO-BF)用于求解微电网电能优化调度问题。仿真结果表明该算法具有较强的全局、局部搜索能力且收敛速度快、精度高的特点。 展开更多

关键词 微电网 粒子群-细菌觅食算法 优化调度 运行优化 多目标

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基于粒子群优化的快速细菌群游算法 被引量：19

5

作者 储颖 糜华 +1 位作者 纪震 吴青华 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2010年第4期442-448,共7页

针对细菌觅食算法(Bacterial foraging algorithm,BFA)收敛速度慢的特点,提出一种快速细菌群游算法(Fast bacterial swarming algorithm,FBSA)。本算法通过借鉴粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的信息共享机制,对细菌... 针对细菌觅食算法(Bacterial foraging algorithm,BFA)收敛速度慢的特点,提出一种快速细菌群游算法(Fast bacterial swarming algorithm,FBSA)。本算法通过借鉴粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的信息共享机制,对细菌觅食算法的群体感应(Quorum sensing)机制进行改进,使每个细菌在优化过程中具备感应周围细菌位置、并向细菌群体历史最优位置游动的能力。同时,通过动态调整细菌的搜索步长,加强了算法在优化初期的全局搜索能力以及优化后期的局部搜索能力。对基准测试函数进行仿真实验的结果表明,FBSA对于大部分高维函数的优化能力优于BFA和PSO,并且具有更快的收敛速度。 展开更多

关键词 细菌觅食算法 粒子群优化算法 快速细菌群游算法 群体感应

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基于时序仿真的风光容量配比分层优化算法 被引量：30

6

作者 曹阳 黄越辉 +3 位作者 袁越 王敏 李鹏 郭思琪 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1072-1078,共7页

中国风能和太阳能产业发展迅猛,由于其规划和建设周期短,开发过程中与地区电源、电网规划脱节,导致"弃风"、"弃光"现象严重。该文综合考虑区域资源特性,提出基于时序仿真的风光容量配比分层优化算法。内层建立省级... 中国风能和太阳能产业发展迅猛,由于其规划和建设周期短,开发过程中与地区电源、电网规划脱节,导致"弃风"、"弃光"现象严重。该文综合考虑区域资源特性,提出基于时序仿真的风光容量配比分层优化算法。内层建立省级电网年度风电、光伏接纳能力优化模型,采用分支定界法优化系统全年运行方式,最大化提升电网的节能减排效益,使规划结果更加符合电力系统实际运行。外层以内层模型的电网节能减排效益作为适应度函数,建立风光配比优化模型。采用细菌觅食算法结合粒子群算法求解风光最佳配比,提高计算效率和求解精度。以某省级电网为例进行研究,计算结果验证了提出的模型合理、算法可行。该方法可为地区风电和光伏建设、实际电力系统调度以及政府相关政策的制定提供指导。 展开更多

关键词 风光配比 时序仿真 粒子群算法 细菌觅食算法 分支定界法

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细菌群觅食优化算法及PID参数优化应用 被引量：10

7

作者 陈东宁 张国峰 +1 位作者 姚成玉 张瑞星 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期59-64,共6页

针对细菌觅食(BF)算法收敛速度慢和粒子群优化(PSO)算法早熟的缺点,提出了一种细菌群觅食优化(BSFO)算法。将PSO算法中粒子速度的更新公式替代BF算法位置公式中的方向向量,使细菌在优化过程中具备感应周围细菌位置并向细菌群体历史最优... 针对细菌觅食(BF)算法收敛速度慢和粒子群优化(PSO)算法早熟的缺点,提出了一种细菌群觅食优化(BSFO)算法。将PSO算法中粒子速度的更新公式替代BF算法位置公式中的方向向量,使细菌在优化过程中具备感应周围细菌位置并向细菌群体历史最优位置游动的能力。Benchmark函数的测试表明,BSFO算法对于大部分测试函数的结果较为理想。将BSFO算法用于材料试验机电液位置伺服系统的PID控制器参数寻优仿真,获得了较好的控制性能。 展开更多

关键词 细菌群觅食优化算法 粒子群优化算法 细菌觅食算法 PID控制器 电液位置伺服系统

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积分过程PID控制器参数的新型优化整定方法 被引量：6

8

作者 张建明 付秀云 谢磊 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期1310-1315,共6页

针对积分时滞过程,结合菌群优化(BSFO)算法和控制系统优化设计策略,提出了一种新的PID控制器参数优化整定方法.通过将PID控制器的参数设置为群体细菌在参数空间的位置,将时间乘以绝对误差的积分(ITAE)作为细菌对环境的适应度函数,并模... 针对积分时滞过程,结合菌群优化(BSFO)算法和控制系统优化设计策略,提出了一种新的PID控制器参数优化整定方法.通过将PID控制器的参数设置为群体细菌在参数空间的位置,将时间乘以绝对误差的积分(ITAE)作为细菌对环境的适应度函数,并模拟细菌群体觅食的动态行为来实现对PID控制器参数的寻优.实例仿真结果表明,菌群优化算法能够实现对PID控制器参数的有效整定,并在稳定时间、超调量、鲁棒性和抗干扰性等方面具有满意的综合性能.在大量仿真结果的基础上,给出了一个积分时滞对象的PID控制器参数整定经验公式. 展开更多

关键词 菌群优化 PID控制器 参数优化

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动态环境下的多UCAV协同任务分配研究 被引量：10

9

作者 杨尚君 王社伟 +2 位作者 陶军 温攀 周维杰 《电光与控制》 北大核心 2012年第7期32-36,79,共6页

战场环境的动态性和不确定性以及协同控制的复杂性,使得预先制定的无人作战飞机任务分配方案不能满足动态战场环境中的实时性要求。考虑到无人作战飞机的差异、目标的差异及战场态势对目标分配的影响,建立了多无人作战飞机协同目标分配... 战场环境的动态性和不确定性以及协同控制的复杂性,使得预先制定的无人作战飞机任务分配方案不能满足动态战场环境中的实时性要求。考虑到无人作战飞机的差异、目标的差异及战场态势对目标分配的影响,建立了多无人作战飞机协同目标分配问题的数学模型。针对多无人作战飞机协同控制中的动态任务分配问题,提出一种改进的混合重分配策略,从任务层次上解决了多无人作战飞机的动态任务分配问题,在此基础上提出了混合细菌觅食算法,并用该算法在动态环境中为无人作战飞机进行合理的任务分配,通过仿真实验和分析表明混合重分配策略和混合细菌觅食算法的有效性。 展开更多

关键词 无人作战飞机 动态任务分配 细菌觅食算法 粒子群算法

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BFO-PSO混合算法的PSS参数优化设计 被引量：11

10

作者 范国英 郭雷 +3 位作者 孙勇 李振元 傅吉悦 姜旭 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2010年第6期28-31,共4页

针对传统PSS参数设计问题,文中基于细菌觅食-微粒群混合优化算法,提出一种协调优化PSS参数的新方法。为了提高电力系统机电振荡模式的阻尼和增加系统的鲁棒性,将阻尼控制器参数设计问题归结为带有不等式约束的目标优化问题,并在目标函... 针对传统PSS参数设计问题,文中基于细菌觅食-微粒群混合优化算法,提出一种协调优化PSS参数的新方法。为了提高电力系统机电振荡模式的阻尼和增加系统的鲁棒性,将阻尼控制器参数设计问题归结为带有不等式约束的目标优化问题,并在目标函数中考虑了多种运行方式,采用细菌觅食-微粒群混合优化算法求解优化问题设计PSS参数。最后通过算例验证了该方法的合理性,是一种对多种运行方式具有良好鲁棒性的阻尼控制器参数优化方法,有效地抑制了低频振荡。 展开更多

关键词 低频振荡 电力系统稳定器 细菌觅食优化 微粒群优化

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细菌觅食优化的智能PID控制 被引量：7

11

作者 黄伟锋 林卫星 +2 位作者 范怀科 史夏波 程涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第21期82-85,165,共5页

传统的PID在控制过程中,尤其针对复杂被控对象易产生振荡和较大的超调,甚至控制系统无法稳定,为了解决这个问题,采用了一种新的基于细菌觅食优化(Bacterial Foraging Optimization,BFO)的智能PID控制方法,针对该算法收敛速度慢的缺陷,... 传统的PID在控制过程中,尤其针对复杂被控对象易产生振荡和较大的超调,甚至控制系统无法稳定,为了解决这个问题,采用了一种新的基于细菌觅食优化(Bacterial Foraging Optimization,BFO)的智能PID控制方法,针对该算法收敛速度慢的缺陷,对步长及搜索范围做了一定的分析改进。通过与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)智能PID参数整定控制的仿真结果比较,特别是在系统的动态性能指标以及输入信号的跟踪情况等方面进行对比分析,得出基于BFO智能PID控制的优缺点及有效性。 展开更多

关键词 PID控制 细菌觅食优化 粒子群优化 参数整定

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改进粒子群优化算法的移动机器人路径规划 被引量：46

12

作者 胡章芳 冯淳一 罗元 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第10期3089-3092,共4页

针对单一智能优化算法求解机器人路径规划时易陷入局部误区的问题,提出改进粒子群优化算法(GB_PSO)用于机器人路径规划。该算法以粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)为主体,由于遗传算法(genetic algorithm,GA)和细菌觅... 针对单一智能优化算法求解机器人路径规划时易陷入局部误区的问题,提出改进粒子群优化算法(GB_PSO)用于机器人路径规划。该算法以粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)为主体,由于遗传算法(genetic algorithm,GA)和细菌觅食算法(bacterial foraging optimization algorithm,BFO)更新策略所受环境影响的不同,拟合两种环境参数;然后计算粒子与不同环境参数之间的相关性将粒子群划分为两类,分别通过GA的选择、交叉、变异算子和BFO的趋化操作并行加强局部优化;最后通过改进的粒子群更新公式对粒子进行更新,实现机器人全局和局部路径的优化。实验结果表明,改进粒子群优化算法进行路径规划提高了局部和整体的搜索能力,路径规划速度快且路径距离短,同时具备更强的鲁棒性。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 粒子群优化算法 遗传算法 细菌觅食算法

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改进型细菌觅食算法应用于配电网络重构 被引量：6

13

作者 彭文强 毛弋 +3 位作者 邓海潮 刘小丽 梁杉 范幸 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2017年第7期93-97,共5页

为了更有效地解决配电网络重构问题,该文将结合粒子群算法特性的改进型细菌觅食算法应用于该问题求解。文中将粒子群算法的群体寻优机制引入细菌觅食算法中,并针对细菌觅食算法后期种群过于单一、易陷入局部最优的缺陷,通过算法机理分析... 为了更有效地解决配电网络重构问题,该文将结合粒子群算法特性的改进型细菌觅食算法应用于该问题求解。文中将粒子群算法的群体寻优机制引入细菌觅食算法中,并针对细菌觅食算法后期种群过于单一、易陷入局部最优的缺陷,通过算法机理分析,提出了采用均分变异繁殖的方式和新的驱散规则。既赋予了算法搜索的导向性,也保护了种群繁殖后的多样性,有效提高了算法寻优速度与全局搜索能力。最后,将改进后算法应用于配电网络重构求解。算例结果表明,该算法能快速有效地得到最优解,是可行的。 展开更多

关键词 细菌觅食算法 粒子群优化算法 配电网重构 网损

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基于BF-PSO的船舶电站柴油机分数阶控制器 被引量：6

14

作者 李志民 孙其振 +1 位作者 孙勇 韩绪鹏 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第3期515-518,共4页

针对船舶电力系统的频率稳定性问题,对船舶电站柴油机调速系统设计了分数阶PIλDμ控制器。采用细菌觅食-粒子群混合优化(BF-PSO)算法对分数阶PIλDμ控制器参数进行优化整定,解决了分数阶PIλDμ控制器整定参数多、设计复杂的问题。对... 针对船舶电力系统的频率稳定性问题,对船舶电站柴油机调速系统设计了分数阶PIλDμ控制器。采用细菌觅食-粒子群混合优化(BF-PSO)算法对分数阶PIλDμ控制器参数进行优化整定,解决了分数阶PIλDμ控制器整定参数多、设计复杂的问题。对分别采用分数阶PIλDμ控制器和传统整数阶PID控制器的柴油机调速系统进行了仿真和对比。结果表明,在同等条件下优化得到的分数阶PIλDμ控制器能够有效抑制模型参数摄动,鲁棒性更强,具有更好的控制效果。 展开更多

关键词 分数阶 细菌觅食-粒子群混合优化算法 参数整定 调速系统

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嵌入趋化算子的PSO算法及其在多阈值分割中的应用 被引量：7

15

作者 张新明 涂强 +1 位作者 尹欣欣 冯梦清 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第2期311-315,共5页

针对标准粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法在优化选择多阈值时易陷入局部最优等问题,提出一种嵌入趋化算子的PSO算法。首先针对标准PSO算法具有较强的全局寻优能力但局部搜索能力较差,而细菌觅食优化(Bacterial Foragin... 针对标准粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法在优化选择多阈值时易陷入局部最优等问题,提出一种嵌入趋化算子的PSO算法。首先针对标准PSO算法具有较强的全局寻优能力但局部搜索能力较差,而细菌觅食优化(Bacterial Foraging Optimization,BFO)算法具有较强的局部搜索能力的特点,将BFO算法中具有较强局部搜索能力的趋化算子嵌入到PSO算法中,形成一种嵌入趋化算子的PSO算法(Chemotaxis Operator embedded PSO,COPSO),以此优势互补,使COPSO算法既有较强的全局搜索能力,又有较强的局部搜索能力。最后将COPSO算法用于最大熵多阈值图像分割中,得到最佳阈值向量。实验结果表明:与标准的PSO、BFO和GA算法相比,该算法具有更好的优化效果和更短的寻优时间。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 细菌觅食优化算法 图像分割 多阈值分割

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基于PSO与对立学习的细菌觅食算法 被引量：6

16

作者 麦雄发 李玲 彭昱忠 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第23期171-173,共3页

为提高细菌觅食算法处理高维问题时的收敛速度及精度,提出一种基于粒子群优化算法和对立学习的细菌觅食算法PO-BFA。在种群初始化阶段采用对立学习取代随机初始化,在进化过程中利用对立学习进行种群动态跳跃,以提高算法的收敛速度,并以... 为提高细菌觅食算法处理高维问题时的收敛速度及精度,提出一种基于粒子群优化算法和对立学习的细菌觅食算法PO-BFA。在种群初始化阶段采用对立学习取代随机初始化,在进化过程中利用对立学习进行种群动态跳跃,以提高算法的收敛速度,并以粒子移动代替细菌的趋化操作,由此省略细菌前进操作。基于6个高维Benchmark函数的实验结果表明,该算法的收敛速度和精度均优于同类算法。 展开更多

关键词 细菌觅食算法 粒子群优化 对立学习 动态跳跃 趋化

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混合粒子群算法优化分数阶PID控制参数研究 被引量：19

17

作者 胡海波 黄友锐 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第9期2483-2486,共4页

分数阶比例—积分—微分(PID)控制器是一种把PID控制器的整数阶次推广到分数的比例、积分、微分控制器,它比传统的PID控制器更能精确地控制复杂的被控系统。而参数的取值对控制效果的好坏起着决定性作用,为此提出了一种混合粒子群算法BF... 分数阶比例—积分—微分(PID)控制器是一种把PID控制器的整数阶次推广到分数的比例、积分、微分控制器,它比传统的PID控制器更能精确地控制复杂的被控系统。而参数的取值对控制效果的好坏起着决定性作用,为此提出了一种混合粒子群算法BFA-TPO优化参数值。该算法将具有趋化、繁殖和驱散特点的细菌觅食算法和参数少,易于优化的粒子群算法相结合来计算出精确的分数阶PID控制器的参数值。通过对传统PID控制器和分数阶PID控制器参数优化的实验仿真,结果表明基于该算法的分数阶PID控制不仅无超调量、收敛速度快,而且鲁棒性强、收敛精度高,可用于控制不同的对象和过程。 展开更多

关键词 分数阶PID控制器 粒子群算法 细菌觅食算法 参数优化 鲁棒性

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求解柔性作业车间调度问题的细菌算法对比及改进 被引量：9

18

作者 吴秀丽 张志强 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期34-39,共6页

为充分探讨细菌系列算法求解离散优化问题的能力,针对柔性作业车间调度问题,采用细菌趋化算法、细菌群体趋化算法、细菌进化算法、细菌群游算法和细菌觅食优化算法进行求解.首先建立了以完成时间为目标的柔性作业车间调度问题模型,然后... 为充分探讨细菌系列算法求解离散优化问题的能力,针对柔性作业车间调度问题,采用细菌趋化算法、细菌群体趋化算法、细菌进化算法、细菌群游算法和细菌觅食优化算法进行求解.首先建立了以完成时间为目标的柔性作业车间调度问题模型,然后用5种细菌算法进行求解,数值试验结果表明:细菌觅食算法的寻优能力最强.接着,进一步对细菌觅食算法进行了改进,针对其关键操作设计了数十种算子,最终得到优化能力最强的算法结构和算子组合.最后的数值实验表明,改进的细菌觅食算法寻优能力及稳定性大幅提升,体现出非常好的全局开发能力和局部搜索能力. 展开更多

关键词 柔性作业车间调度 细菌趋化算法 细菌群体趋药性算法 细菌觅食算法 细菌群游算法 细菌进化算法

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基于智能优化算法的T-S模糊模型辨识 被引量：7

19

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... 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。 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

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混合粒子群和改进细菌觅食的不平衡数据分类 被引量：6

20

作者 黄建琼 郭文龙 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第10期171-178,共8页

针对细菌觅食优化(Bacterial Foraging Optimization,BFO)算法易陷入局部最优的缺点,提出了混合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与改进的细菌觅食优化(Improved BFO)算法应用于不平衡数据的分类。使用三个数据集测试... 针对细菌觅食优化(Bacterial Foraging Optimization,BFO)算法易陷入局部最优的缺点,提出了混合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与改进的细菌觅食优化(Improved BFO)算法应用于不平衡数据的分类。使用三个数据集测试所提算法的性能,其一是卵巢癌微阵列真实数据,另两个来自UCI数据库的垃圾电子邮件数据最优集和动物园数据集。采用边界合成少数过采样技术(Borderline-SMOTE)和Tomek Link对不平衡数据进行预处理,利用所提算法对不平衡数据进行分类。在改进细菌觅食优化算法的过程中,对趋化过程进行改进,采用粒子群优化算法先进行搜索,将粒子作为细菌进行处理,提高了细菌觅食优化的全局搜索能力。改进复制操作过程,提高优胜劣汰的选择标准。改进迁徙操作过程,防止种群陷入局部最优,防止进化停滞。仿真结果表明,所提算法分类准确度优于现有方法。 展开更多

关键词 不平衡数据 改进的细菌觅食优化 粒子群优化

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