主要步骤与流程-智能优化算法应用

细菌觅食优化算法主要计算步骤如下：

Step1初始化参数p，S，Nc，Ns，Nre，Ned，Ped，C（i）（i=1，2，…，S），θi。

Step2迁徙操作循环：l=l+1。

Step3复制操作循环：k=k+1。

Step4趋向操作循环：j=j+1：

（1）令细菌i如下趋向一步，i=1，2，…，S；

（2）计算适应值函数J（i，j，k，l）；

令J（i，j，k，l）=J（i，j，k，l）+Jcc（θi（j，k，l），P（j，k，l））

（即增加细胞间斥引力来模拟聚集行为，其中Jcc由式（6.2）定义）

（3）令Jlast=J（i，j，k，l），存储为细菌i目前最好的适应值；

（4）旋转：生成一个随机向量Δ（i）∈ℜp，其每一个元素Δm（i），（m=1，2，…，p）都是分布在［-1，1］上的随机数；

（5）移动：令

细菌i沿旋转后随机产生的方向游动一步长大小C（i）；(www.xing528.com)

（6）计算J（i，j+1，k，l），且令

J（i，j+1，k，l）=J（i，j，k，l）+Jcc（θi（j+1，k，l），P（j+1，k，l））

（7）游动：

①令m=0；②若m＜Ns，令m=m+l，若J（i，j+1，k，l）＜Jlast，令Jlast=J（i，j+1，k，l）且

返回第6）步，用此θi（j+1，k，l）计算新的J（i，j+1，k，l），否则，令m=Ns。

（8）返回第（2）步，处理下一个细菌i+1。

Step5若j＜Nc，返回Step4进行趋向性操作。

Step6复制：对给定的k，l以及每个i=1，2，…，S，将细菌能量值Jhealth按从小到大的顺序排列。淘汰掉前Sr=S/2个能量值较小的细菌，选择后Sr个能量值较大的细菌进行复制，每个细菌分裂成两个完全相同的细菌。

Step7若k＜Nre，返回Step3。

Step8迁徙：菌群经过若干代后，每个细菌以概率Ped被重新随机分布到解空间中。若l＜Ned，则返回Step2，否则结束寻优。

具体流程图如图6.3所示。