Самоадаптивный алгоритм бактериального поиска

Алгоритмы роевой оптимизации, рассматриваемые в данной работе, основаны на моделировании коллективного поведения в колониях живых организмов - муравьев, бактерий, пчел и т.д. Настоящая работа посвящена описанию нового подхода к построению самоадаптивных алгоритмов роевой оптимизации, в которых происходит автоматическая настройка части параметров алгоритма в процессе его выполнения. Идея построения самоадаптивного эволюционного алгоритма заключается в том, что на фоне основного алгоритма оптимизации запускается вспомогательный генетический алгоритм, целью работы которого является настройка параметров базового алгоритма, обеспечивающая максимально возможную скорость его сходимости. Приводятся результаты численного исследования самоадаптивного алгоритма бактериального поиска на примере решения стандартных тестовых задач непрерывной оптимизации.