基于高斯分布估计的细菌觅食优化算法

针对细菌觅食算法在优化过程中存在步长一致、速度较慢的缺陷, 赋予细菌以灵敏度的概念来调节趋化步 长; 将分布估计算法的思想引入繁殖算子, 对细菌能量较好的半数细菌进行分布估计再生以增加群体的多样性, 提高 收敛速度; 根据细菌的能量情况, 赋予细菌自适应迁移概率, 对较差的细菌进行随机或指定迁移, 以提高算法的全局 寻优能力. 采用多峰高维标准测试函数对改进算法进行了测试, 结果表明, 所提出算法有效地提高了搜索速度和精 度, 改造后可用于多维、约束等实际工程问题的优化.