含分布式发电的改进BFO算法配电网无功优化 被引量：6

1

作者 彭继慎 杨慕紫 马冰 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第5期127-131,共5页

在含分布式电源的电网无功优化研究中,为了更有效地提高配电网性能,提出了一种改进细菌觅食算法(CP-BFO)。以电网网损最小、负荷节点电压和发电机的无功出力约束作为综合目标函数,采用细菌觅食算法,在聚焦操作中引入粒子群变异算子,使... 在含分布式电源的电网无功优化研究中,为了更有效地提高配电网性能,提出了一种改进细菌觅食算法(CP-BFO)。以电网网损最小、负荷节点电压和发电机的无功出力约束作为综合目标函数,采用细菌觅食算法,在聚焦操作中引入粒子群变异算子,使算法具有良好的全局搜索能力,提高了算法的寻优效率。同时利用混沌原理对改进的细菌觅食算法的参数进行自适应调节,改善了算法的收敛性能。通过节点系统的仿真表明,CP-BFO算法在提高含分布式电源的智能电网电压质量与减少功率损耗的优化过程中具有可行性和有效性。 展开更多

关键词 分布式电源 无功优化 混沌 细菌觅食算法 粒子群算法

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Voronoi-BFO水面移动基站路径规划算法 被引量：2

2

作者 赵青 夏娜 +1 位作者 束强 伊君 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1633-1638,共6页

在水面无线传感器网络(surface wireless sensor networks,SWSNs)中,传感器节点布置稀疏,节点间距离大于节点通信距离,移动基站需有效收集节点数据信息。完整收集节点数据,使基站移动路径最短或近似最短是一个关键问题。文章在节点间距... 在水面无线传感器网络(surface wireless sensor networks,SWSNs)中,传感器节点布置稀疏,节点间距离大于节点通信距离,移动基站需有效收集节点数据信息。完整收集节点数据,使基站移动路径最短或近似最短是一个关键问题。文章在节点间距离大于节点通信距离的前提下,利用Voronoi图理论生成基站移动候选子路径,并使用细菌觅食优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法求解,以使规划路径最短或近似最短,网络通信能耗降低。结果表明,该方法在不同网络规模情况下均具有最短或近似最短的路径长度,且网络通信能耗低。 展开更多

关键词 水面无线传感器网络 VORONOI图 细菌觅食优化算法 移动基站 路径规划

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基于细菌觅食优化算法的自适应阈值边缘检测 被引量：5

3

作者 李杰 彭月英 +2 位作者 元昌安 王仁民 梁珺超 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第21期178-181,共4页

Sobel算子在阈值偏高或偏低的情况下会产生伪边缘或边缘丢失的问题。为此,将细菌觅食优化算法与最大类间方差相结合,利用细菌觅食优化算法的全局寻优能力,以最大类间方差为适应度函数搜索最佳边缘检测阈值,对图像进行自动边缘检测。实... Sobel算子在阈值偏高或偏低的情况下会产生伪边缘或边缘丢失的问题。为此,将细菌觅食优化算法与最大类间方差相结合,利用细菌觅食优化算法的全局寻优能力,以最大类间方差为适应度函数搜索最佳边缘检测阈值,对图像进行自动边缘检测。实验结果证明,该方法能够取得较好的边缘分割效果,提高阈值检索速度。 展开更多

关键词 SOBEL算子 细菌觅食优化算法 边缘检测 遗传算法 适应度函数

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基于混合细菌觅食算法的多目标优化方法 被引量：11

4

作者 杨尚君 王社伟 +1 位作者 陶军 刘学 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2012年第6期218-222,共5页

针对多目标优化求解过程中多个目标相互制约难以求解的特点,为了提高多目标优化问题的求解速度和精度,并保持最优解的多样性,提出了一种用粒子群改进的混合细菌觅食多目标优化算法。将粒子群算法的寻优更新机制作为细菌觅食算法中趋向... 针对多目标优化求解过程中多个目标相互制约难以求解的特点,为了提高多目标优化问题的求解速度和精度,并保持最优解的多样性,提出了一种用粒子群改进的混合细菌觅食多目标优化算法。将粒子群算法的寻优更新机制作为细菌觅食算法中趋向性操作的更新机制,将所求得非劣解的拥挤度作为寻优迭代过程中最优值的选取条件。与细菌觅食算法和NS-GA-Ⅱ算法的仿真结果表明,在对多目标测试函数ZDT1～ZDT4和ZDT6的求解过程中,该算法不仅能提高精度和快速地得到Pareto解集,并能有效地保持所求最优解的多样性。 展开更多

关键词 多目标优化问题 粒子群优化算法 细菌觅食算法

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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

5

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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多目标细菌觅食优化算法 被引量：4

6

作者 李珺 党建武 +1 位作者 王垚 包敏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第7期1996-2000,共5页

传统的细菌觅食优化算法仅针对单目标优化问题寻优,为进一步发掘细菌群体智能在多目标优化问题中的寻优优势,提出了改进的多目标细菌觅食优化算法。在个体间互不支配时给出归一化的择优策略;引入差分思想完成复制操作,提高种群的多样性... 传统的细菌觅食优化算法仅针对单目标优化问题寻优,为进一步发掘细菌群体智能在多目标优化问题中的寻优优势,提出了改进的多目标细菌觅食优化算法。在个体间互不支配时给出归一化的择优策略;引入差分思想完成复制操作,提高种群的多样性;采用栅格划分法进行迁徙操作,提高解集的分散性;同时使用外部集存放当前找到的非支配解,并不断对外部集进行优化。通过对多个标准函数进行测试并与其他几种算法的对比结果表明,所提出的多目标细菌觅食优化算法在解的收敛性和分散性指标上都有一定提升,能够有效解决多目标优化问题。 展开更多

关键词 多目标优化问题 细菌觅食优化算法 归一化 差分进化 外部集 栅格

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细菌觅食优化算法的边界条件 被引量：1

7

作者 孟洋 田雨波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第A02期111-113,154,共4页

细菌觅食优化算法在搜索全局最优的过程中,可能出现细菌超出搜索空间的情况。针对这种现象,提出了7种受限制的边界条件和4种不受限制的边界条件,对出界细菌进行处理。通过单峰值函数和多峰值函数分别对这11种边界条件进行对比测试。结... 细菌觅食优化算法在搜索全局最优的过程中,可能出现细菌超出搜索空间的情况。针对这种现象,提出了7种受限制的边界条件和4种不受限制的边界条件,对出界细菌进行处理。通过单峰值函数和多峰值函数分别对这11种边界条件进行对比测试。结果表明,就收敛速度来看,不受限制的边界条件总体性能优于受限制的边界条件,而置于边缘的受限制的边界条件又稍微优于随机放置的情况。就搜索效果来看,对于单峰值函数,无形/衰减这种边界条件在寻优效果方面优于其他的边界条件,而且比较稳定,仅次于无形/衰减这种边界条件的是随机/吸收边界条件;对于多峰值函数,衰减边界条件更具优势。 展开更多

关键词 细菌觅食优化算法 智能优化 边界条件 收敛 寻优效果

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基于细菌觅食算法的船舶舵减横摇PID控制器设计 被引量：12

8

作者 李晨 陈永冰 +1 位作者 李文魁 周岗 《船海工程》 北大核心 2020年第1期45-47,51,共4页

为解决传统舵减横摇PID控制器在外界环境变化时,控制参数不能实时调节,导致减摇效率降低的问题,将细菌觅食算法(BFO)与传统的PID控制结合,设计基于细菌觅食算法的船舶舵减横摇PID控制器(BFO-PID控制器),将船舶的实际船体参数引入到船舶... 为解决传统舵减横摇PID控制器在外界环境变化时,控制参数不能实时调节,导致减摇效率降低的问题,将细菌觅食算法(BFO)与传统的PID控制结合,设计基于细菌觅食算法的船舶舵减横摇PID控制器(BFO-PID控制器),将船舶的实际船体参数引入到船舶横摇运动控制系统中,通过仿真实验对比船舶在加入BFO-PID控制器前后船舶横摇角的变化,分析改进后的控制器对该型船舶舵减横摇的适用性,实验表明,运用改进后的舵减摇控制器,船舶在不同遭遇角下均具有较好的舵减摇效率,证明控制器改进的有效性,细菌觅食算法提高了舵减摇控制器的鲁棒性。 展开更多

关键词 舵减横摇 PID控制 细菌觅食算法

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基于改进细菌觅食优化算法的输电网规划

9

作者 王瑞 王起琦 +1 位作者 段柯均 赵丹 《吉林电力》 2015年第2期29-32,共4页

针对大规模输电网规划中细菌觅食算法(BFO)容易陷入局部最优、搜索精度和后期收敛速度明显下降的问题,使用改进细菌觅食算法(IBFO)建立了基于线路建设费用、网损费用以及正常运行时的过负荷惩罚费用最低的输电网规划模型,通过对IEEE-18... 针对大规模输电网规划中细菌觅食算法(BFO)容易陷入局部最优、搜索精度和后期收敛速度明显下降的问题,使用改进细菌觅食算法(IBFO)建立了基于线路建设费用、网损费用以及正常运行时的过负荷惩罚费用最低的输电网规划模型,通过对IEEE-18节点和巴西南部46节点系统的计算,验证了IBFO在求解大规模输电网规划问题时收敛更快,更易寻得全局最优解。 展开更多

关键词 输电网规划 细菌觅食优化(bfo)算法 改进细菌觅食优化(Ibfo)算法 禁忌表 趋向性操作 迁徙操作

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一种基于细菌趋药行为的量子算法 被引量：2

10

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... 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。 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

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基于细菌觅食优化算法的WSNs节点部署策略 被引量：2

11

作者 朱瑞金 王联国 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第9期128-131,共4页

为了提高传感器节点的有效覆盖率,提出了一种基于细菌觅食优化(BFO)算法的节点部署策略。以网络覆盖率为目标函数,在细菌觅食算法的趋向操作过程中,引入碰壁策略,对细菌初始位置进行优化,从而提高算法的收敛速度。算法中的每个细菌都代... 为了提高传感器节点的有效覆盖率,提出了一种基于细菌觅食优化(BFO)算法的节点部署策略。以网络覆盖率为目标函数,在细菌觅食算法的趋向操作过程中,引入碰壁策略,对细菌初始位置进行优化,从而提高算法的收敛速度。算法中的每个细菌都代表一只传感器,多个细菌组成的一个菌落代表一种传感器的部署方案。算法以菌落为单位做复制操作和迁徙操作,按照菌落适应度值大小选出较为优越的部署方案。通过仿真实验,分析了参数对算法性能的影响,并与其他方法的优化结果进行比较,结果表明:该算法有效地提高了传感器节点覆盖率。 展开更多

关键词 菌落 碰壁 细菌觅食优化算法 节点部署策略

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基于改进PSO算法的移动机器人路径规划 被引量：15

12

作者 赵甜甜 王思明 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第2期57-60,共4页

针对粒子群优化(PSO)算法收敛速度快但容易陷入局部极值和细菌觅食优化(BFO)算法全局搜索能力强但效率低的问题,提出了一种将BFO算法的趋化、迁徙和复制操作引入到粒子群搜索过程的具有全局搜索能力和快速收敛的混合算法。在BFO算法和PS... 针对粒子群优化(PSO)算法收敛速度快但容易陷入局部极值和细菌觅食优化(BFO)算法全局搜索能力强但效率低的问题,提出了一种将BFO算法的趋化、迁徙和复制操作引入到粒子群搜索过程的具有全局搜索能力和快速收敛的混合算法。在BFO算法和PSO算法的原理、操作步骤基础上,分别使用了PSO算法、BFO法和混合算法对移动机器人进行全局路径规划仿真试验,并分别给出了各算法的迭代次数、适应值曲线。仿真结果表明:与PSO算法和BFO算法相比,所提出的混合算法具有搜索时间短、迭代次数少的优点,较好验证了混合算法在移动机器人路径规划方面的可行性和有效性。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 细菌觅食优化算法 路径规划 机器人

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基于改进细菌觅食优化算法的电动转向系统功率优化 被引量：2

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作者 吴立群 李媛媛 陈少棠 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第8期61-64,共4页

为了降低新能源纯电动汽车中电动助力转向系统的电能消耗,提出一种基于改进细菌觅食优化(IBFO)算法的功率优化控制策略。建立电动助力转向系统动态模型和车辆模型,通过改进细菌觅食算法的趋化操作和迁徙操作,提高了算法的收敛速度和精... 为了降低新能源纯电动汽车中电动助力转向系统的电能消耗,提出一种基于改进细菌觅食优化(IBFO)算法的功率优化控制策略。建立电动助力转向系统动态模型和车辆模型,通过改进细菌觅食算法的趋化操作和迁徙操作,提高了算法的收敛速度和精度。采用时间误差绝对积分函数评价细菌觅食算法的收敛性。分别进行MATLAB/SIMULINK仿真和硬件在环试验,测试结果表明:改进后的细菌觅食算法控制器能够更加有效地降低助力电机的功率,减少了转向过程中助力电机功耗。 展开更多

关键词 电动助力转向(EPS)系统 改进细菌觅食优化(Ibfo)算法 功率优化

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基于改进细菌觅食算法的无功优化 被引量：1

14

作者 邓集瀚 杨俊杰 +1 位作者 魏春娟 楼志斌 《仪表技术》 2016年第5期37-40,共4页

为改善BFO算法的寻优能力,提出一种改进的MBFO算法。首先在趋化操作中采用步长缩进的控制策略,同时位置较差的细菌能获得相对较长的步长,使算法能更好的在解空间进行搜索,并提升了最优点附近的挖掘能力;然后在聚群操作中引入近朱者赤近... 为改善BFO算法的寻优能力,提出一种改进的MBFO算法。首先在趋化操作中采用步长缩进的控制策略,同时位置较差的细菌能获得相对较长的步长,使算法能更好的在解空间进行搜索,并提升了最优点附近的挖掘能力;然后在聚群操作中引入近朱者赤近墨者黑的思想,让最佳者发挥吸引的作用,让最差者发挥排斥的作用,简化了群体效应影响值的计算;最后在趋化循环中引入赌轮盘选择,降低精英个体被选中的概率,防止解的劣化。将MBFO用于求解电力系统无功优化问题,通过IEEE-30节点的算例分析表明,MBFO比其他几种优化方法具有更快地收敛速度和更好地优化效果,故该算法在解决无功优化问题上可行且有效。 展开更多

关键词 电力系统 无功优化 细菌觅食算法 步长 轮盘赌选择

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混合细菌觅食-蚁群算法的无线Mesh网络QoS路由 被引量：7

15

作者 李伟 贾康鹏 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第11期53-56,共4页

针对当前无线Mesh网络(WMN)的服务质量(Qo S)多约束路由算法在寻找最优路径时所需时间过长且易陷入局部最优等问题,提出了一种利用细菌觅食算法和蚁群算法相融合求解Qo S路由问题的解决方案。将蚁群算法的正反馈机制与细菌觅食算法的快... 针对当前无线Mesh网络(WMN)的服务质量(Qo S)多约束路由算法在寻找最优路径时所需时间过长且易陷入局部最优等问题,提出了一种利用细菌觅食算法和蚁群算法相融合求解Qo S路由问题的解决方案。将蚁群算法的正反馈机制与细菌觅食算法的快速、全局收敛性相结合,在蚁群算法迭代过程中,通过引入细菌觅食算法的复制操作加快算法的收敛速度,引入趋向操作来提升算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优。仿真结果表明:混合细菌觅食—蚁群算法在WMN的Qo S路由选择中具有更高的收敛速度和可靠性。 展开更多

关键词 无线MESH网络 服务质量(QoS)路由 蚁群算法 细菌觅食算法

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基于细菌觅食的函数优化算法

16

作者 孙夏丽 李士心 +1 位作者 王坤 刘清清 《天津职业技术师范大学学报》 2021年第4期35-39,共5页

针对细菌觅食优化算法(BFO)易陷入局部最优和全局搜索能力差的问题,提出改进的细菌觅食优化算法(IBFO)。先将趋向性操作中的游动步长C引入非线性正弦学习因子,并融合正余弦算法更新细菌个体位置,使得算法前期利于全局搜索,后期利于局部... 针对细菌觅食优化算法(BFO)易陷入局部最优和全局搜索能力差的问题,提出改进的细菌觅食优化算法(IBFO)。先将趋向性操作中的游动步长C引入非线性正弦学习因子,并融合正余弦算法更新细菌个体位置,使得算法前期利于全局搜索,后期利于局部搜索;在复制操作中引入t分布变异对种群排名后50%的个体进行位置更新,提高收敛速度,收敛于全局极值点;再与原算法对4个标准优化函数的测试结果对比。研究结果表明,改进后的算法在寻优精度和运行时间上表现更好。 展开更多

关键词 细菌觅食算法(bfo) 正余弦算法 非线性学习因子 T分布

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基于摄影测量的水下无线传感器网络定位算法 被引量：4

17

作者 薛建彬 张龙 +1 位作者 王璐 张玺君 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期28-33,共6页

针对水下无线传感器网络节点定位算法存在的水下测距技术实现难度大和未知节点获取多个信标节点位置信息时网络开销大等问题,提出一种基于摄影测量的并发式共线定位算法（PCL）.首先,利用矢量水听器阵列获得携带水下节点方位信息的信号... 针对水下无线传感器网络节点定位算法存在的水下测距技术实现难度大和未知节点获取多个信标节点位置信息时网络开销大等问题,提出一种基于摄影测量的并发式共线定位算法（PCL）.首先,利用矢量水听器阵列获得携带水下节点方位信息的信号;然后引入细菌觅食优化算法（BFO）对信源信号的波达方向（DOA）进行最大似然估计,在获得节点的方位估计后,算法通过判定未知节点与其周围信标节点的共线程度,进一步结合摄影测量原理对满足共线度阈值的未知节点进行坐标解算;最后将已定位的未知节点升级为信标节点进行迭代定位完成定位过程.仿真结果表明：算法在提高节点定位精度的同时,减少了未知节点定位对于信标节点数量的需求. 展开更多

关键词 水下无线传感器网络 共线定位算法 波达方向(DOA) 摄影测量 细菌觅食优化算法(bfo)

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