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菌群优化算法的研究

李亚楠  
【摘要】: 菌群优化(BFO)算法是近年来出现的一种新型仿生智能优化算法。它具有算法简单、收敛速度较快,所需先验知识少的特点。随着菌群优化算法理论的不断完善和计算机技术的发展,菌群优化算法被越来越多的应用于控制领域及解决一些优化问题,逐渐展现出其强大的生命力和广阔的应用前景。本文主要针对菌群优化算法进行研究。 菌群优化算法虽然有诸多优点,但因算法较新而使得其适用范围有待进一步明确。本文通过对简单非线性模型、典型非线性模型以及复杂非线性模型的仿真,验证了该算法的有效性并对算法进行了分析。通过实际算例的仿真结果确定了该算法不适合运用于无显著峰谷的非线性优化问题的求解上,并在此基础上对该算法的特性通过仿真结果进行了分析。 T-S模糊模型后件参数的辨识可采用智能仿生算法进行辨识,而基于菌群优化算法的T-S模糊模型后件参数的辨识结果验证了该算法的有效性,但与此同时,也突显了随着寻优空间维数的增加,菌群优化算法不仅计算量明显增大而且优化结果的随机性也随之增加的缺点。因此,该算法拓展了菌群优化算法的应用领域但也为其应用提出了难题。 聚集行为的稳定性分析对菌群优化算法而言,不仅是其重要的理论基础,而且还对该算法的研究分析有着十分重要的意义。菌群在聚集过程中所表现的无引导特性,对在军事中日益重要的无人机的无引导控制是一个重要的启示。而单个细菌在觅食过程中所表现的特性通过模拟仿真可以解决无引导路径优化问题,这一问题的解决对于无人机的研究具有指导性意义。菌群优化算法所表现出的特性对无人机多目标任务分配等优化问题的解决是很有价值的。


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