群知能と進化的計算の国際ジャーナル

概要

数値最適化のための新しい戦略適応ベースの細菌採餌アルゴリズム

チンリン・リー1と チェン・ジャン・リン2*

本論文では、複雑な問題の最適化を解決するために、戦略適応ベースの細菌採餌最適化 (SABFO) アルゴリズムを提案します。提案された SABFO アルゴリズムは、従来の細菌採餌最適化 (BFO) の走化性ステップに戦略的アプローチを採用しています。提案された方法は、各細菌が異なるランレングスで泳ぐようにし、細菌の多様性も増加させます。非線形ベンチマーク関数の 5 つの最適化問題を使用して、SABFO のパフォーマンスを検証します。シミュレーション結果は、SABFO が他の方法よりも優れたグローバル最適解を取得することを示しています。