【摘 要】
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为提高细菌觅食算法的性能,将免疫算法与细菌觅食算法融合,利用免疫算法的克隆选择思想代替细菌觅食算法的复制操作;在趋向性操作中,随着迭代的进行,逐步缩小细菌运动步长,在
【机 构】
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东北石油大学电气信息工程学院,大庆油田有限责任公司天然气分公司
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为提高细菌觅食算法的性能,将免疫算法与细菌觅食算法融合,利用免疫算法的克隆选择思想代替细菌觅食算法的复制操作;在趋向性操作中,随着迭代的进行,逐步缩小细菌运动步长,在保证细菌收敛性的同时增强细菌的全局搜索性能;改进迁移操作,保证适应度值最高的细菌不被驱散,以提高收敛精度。仿真表明,优化后的算法得到最优值比BFA（Bacterial Foraging Algorithm）的最优值更靠近函数的最优值,证明其寻优能力更强,且3个函数的方差均小于BFA的方差,证明其稳定性也更好。
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