【摘 要】
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优化问题是在科学研究、工程实践、经济管理等领域中常常遇到的问题。传统的优化方法一般以待优化问题的精确数学模型为基础,并且计算过程繁杂,仅适用于小规模问题,对于复杂的问题难以求解。专家学者以自然界中的各种生物群体涌现行为为启发,提出了很多智能算法,群智能优化算法凭借其使用简单、效率高、对待优化问题无特殊限制等优点,被广泛应用于复杂优化问题。细菌觅食优化算法（Bacterial Foraging Op
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优化问题是在科学研究、工程实践、经济管理等领域中常常遇到的问题。传统的优化方法一般以待优化问题的精确数学模型为基础,并且计算过程繁杂,仅适用于小规模问题,对于复杂的问题难以求解。专家学者以自然界中的各种生物群体涌现行为为启发,提出了很多智能算法,群智能优化算法凭借其使用简单、效率高、对待优化问题无特殊限制等优点,被广泛应用于复杂优化问题。细菌觅食优化算法（Bacterial Foraging Optimization,BFO）是群智能优化算法中比较典型的一种,具有实用性强、并行性以及结构简单等特点,目前已经被成功应用于一些领域。但是BFO算法还存在收敛精度不够高、对复杂的应用问题研究不够深入等问题,在算法参数设置、迁徙操作以及与其他算法的融合等方面还有很大的研究空间,对于BFO算法很有必要进行进一步的改进研究工作。本文针对该算法进行了深入研究,主要研究内容如下:1.通过对BFO算法参数作用的研究分析,提出了动态降低迁徙概率设置的BFO算法。根据算法迁徙操作迭代的次数对迁徙概率进行动态降低设置,更好的平衡BFO算法在不同阶段的全局搜索能力与局部搜索能力,也避免了迁徙概率参数设置的盲目性。通过对多个基准函数进行测试,对比了不同迁徙概率设置下的寻优效果,并且将该改进策略融合到其他改进的BFO算法中,对比分析加入改进策略前后的算法效果,实验结果表明动态降低迁徙概率的设置策略能够提高算法的寻优效果。2.针对BFO算法收敛精度不够高这一缺陷,在BFO算法中引入混沌搜索,利用混沌搜索的随机性、遍历性等特点对算法趋化操作后所获得的最优个体进行细致局部搜索,提出了CSBFO算法。同时考虑到CSBFO算法的主要改进策略是提高算法的收敛精度,为避免算法陷入局部最优,更好地平衡算法全局搜索能力与局部搜索能力,将本文提出的迁徙概率参数线性降低设置策略融合到CSBFO算法中,提出了CSBFO-Ped算法。将本文所提出的BFO改进算法与最新BFO改进算法分别对多个基准测试函数进行实验测试,实验结果表明本文所提出的CSBFO算法和CSBFO-Ped算法可以获得更好的收敛效果。3.为扩展改进的BFO算法使用领域,对经典的离散问题——TSP以及0-1背包问题进行应用求解。TSP和0-1背包问题是典型的NP难问题,是很多领域的本质热点问题,对于这两者的应用研究非常有必要。传统的BFO算法用来求解连续问题,为了使改进后的BFO算法能够适用于TSP、0-1背包这两个典型的离散问题,分别对算法步骤进行了处理。针对TSP问题,使用2-opt算法思想对改进后的BFO算法趋化操作进行处理,并且使用TSP问题中多组经典的测试数据进行实验验证,实验结果数据表明本文所提出的改进的BFO算法相比GA、MA以及FA算法在TSP问题上收敛精度更高,更稳定。对于0-1背包问题,以价值密度贪心为选取顺序准则处理改进后的BFO算法,选取四组不同维度（20、50、100、200）的数据对0-1背包问题进行算法实验效果验证,实验结果数据表明改进后的BFO算法可以获得精度高且稳定的解。
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