文章 "种群优化算法：细菌觅食优化 — 遗传算法（BFO-GA）" 新评论 MetaQuotes 2024.09.18 09:42 新文章 种群优化算法：细菌觅食优化 — 遗传算法（BFO-GA）已发布： 本文释义了一种解决优化问题的新方式，即把细菌觅食优化（BFO）算法和遗传算法（GA）中所用的技术结合到混合型 BFO-GA 算法当中。它用细菌群落来全局搜索最优解，并用遗传运算器来优调局部最优值。与原始的 BFO 不同，细菌现在可以突变，并继承基因。 BFO（细菌觅食优化）是一种受到细菌觅食行为启发的优化算法。它是由 Rahul K. Kujur 于 2002 年提出的。BFO 使用三种主要机制对细菌运动进行建模：转移、扩散、和位置更新。算法中的每个细菌都代表优化问题的一个解，而食物对应于最优解。细菌在搜索空间中移动，从而找到最好的食物。 遗传算法（GA）是一种受自然选择和遗传学原理启发的优化算法。它由 John Holland 在 1970 年代开发。GA 工作于个体种群，代表优化问题的解。个体经历杂交（结合遗传信息）和突变（遗传信息的随机变化）操作，从而创造新的世代。经过若干世代，GA 努力寻找最优解。 混合型 BFO-GA 算法结合了两种算法的优点。BFO 具有良好的本地搜索和快速收敛能力，但也许难以进行全局搜索。另一方面，GA 具有良好的全局搜索能力，但收敛速度较慢，容易卡在局部最优状态。混合型 BFO-GA 算法试图通过使用 BFO 进行全局搜索，使用 GA 优化局部最优值来克服这些限制。 作者：Andrey Dik Teng Bo 2024.09.19 03:05 #1 看着还可以啊 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
新文章 种群优化算法：细菌觅食优化 — 遗传算法（BFO-GA）已发布：
本文释义了一种解决优化问题的新方式，即把细菌觅食优化（BFO）算法和遗传算法（GA）中所用的技术结合到混合型 BFO-GA 算法当中。它用细菌群落来全局搜索最优解，并用遗传运算器来优调局部最优值。与原始的 BFO 不同，细菌现在可以突变，并继承基因。
BFO（细菌觅食优化）是一种受到细菌觅食行为启发的优化算法。它是由 Rahul K. Kujur 于 2002 年提出的。BFO 使用三种主要机制对细菌运动进行建模：转移、扩散、和位置更新。算法中的每个细菌都代表优化问题的一个解，而食物对应于最优解。细菌在搜索空间中移动，从而找到最好的食物。
遗传算法（GA）是一种受自然选择和遗传学原理启发的优化算法。它由 John Holland 在 1970 年代开发。GA 工作于个体种群，代表优化问题的解。个体经历杂交（结合遗传信息）和突变（遗传信息的随机变化）操作，从而创造新的世代。经过若干世代，GA 努力寻找最优解。
混合型 BFO-GA 算法结合了两种算法的优点。BFO 具有良好的本地搜索和快速收敛能力，但也许难以进行全局搜索。另一方面，GA 具有良好的全局搜索能力，但收敛速度较慢，容易卡在局部最优状态。混合型 BFO-GA 算法试图通过使用 BFO 进行全局搜索，使用 GA 优化局部最优值来克服这些限制。
作者：Andrey Dik