【摘 要】
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分析了细菌觅食优化（BFO）算法的基本原理，为了改善算法局部搜索能力突出而全局搜寻能力欠佳、算法结构复杂等缺点，在BFO算法的复制操作中引入Levy飞行机制，并将算法的迁徙操作移入
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金青年基金资助项目（61100164,61173190）,国家教育部留学回国人员科研启动基金资助项目（教外司留[2012]1707号）,中央高校基本科研业务费专项基金资助项目（GK201402035,GK201302025,GK200902018）
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分析了细菌觅食优化（BFO）算法的基本原理，为了改善算法局部搜索能力突出而全局搜寻能力欠佳、算法结构复杂等缺点，在BFO算法的复制操作中引入Levy飞行机制，并将算法的迁徙操作移入趋向操作内部，简化了算法结构，变原来的三层嵌套循环结构为两层循环，提出一种新的基于Levy飞行的BFO算法——LBF0算法。该算法的复制操作中，保留当前种群中50％的优良细菌个体，然后对余下的个体全部用Levy飞行进行位置更新，保证了算法全局收敛性的同时又加强了算法的随机搜索能力，有助于保持种群多样性和减少早熟收敛的现象发生。最
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