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Abstrakt
Ein neuartiger, auf Strategieanpassung basierender Algorithmus zur bakteriellen Nahrungssuche für die numerische Optimierung
Chin-Ling Lee 1 und Cheng-Jian Lin 2*
In diesem Artikel wird ein auf Strategieanpassung basierender Algorithmus zur bakteriellen Nahrungssucheoptimierung (SABFO) vorgeschlagen, um die Optimierung komplexer Probleme zu lösen. Der vorgeschlagene SABFO-Algorithmus übernimmt den strategischen Ansatz in den Chromotaxis-Schritt der traditionellen bakteriellen Nahrungssucheoptimierung (BFO). Die vorgeschlagene Methode lässt jedes Bakterium auf unterschiedlichen Lauflängen schwimmen und erhöht auch die Bakterienvielfalt. Fünf Optimierungsprobleme nichtlinearer Benchmarkfunktionen werden verwendet, um die Leistung von SABFO zu überprüfen. Simulationsergebnisse zeigen, dass SABFO bessere globale Optimallösungen erzielt als andere Methoden.
Haftungsausschluss: Dieser Abstract wurde mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert.