基于微分进化和混沌迁移的细菌群体趋药性算法

细菌群体趋药性(BCC)算法是一种新的群体智能优化算法.本文研究了BCC算法中群体控制参数对算法性能的影响,并提出算法应用的参数控制策略.标准的BCC算法存在易于陷入局部极值的缺点,因此新算法中采用了以下改进措施,自适应调整感知范围、当细菌确定下一步位置时增加微分进化的待选个体和采用混沌迁移机制,改进后的算法增强了跳出局部最优解的能力.实验结果表明,新算法的全局搜索能力有了显著提高。