摘要：为改善细菌觅食优化（BFO）算法中群体信息共享机制,增强算法的全局搜索性能,该文将细菌个体放在量子空间中描述,根据细菌群体信息建立量子化的势能阱模型,通过蒙特卡洛随机采样完成繁殖操作,使得细菌群能对整个空间进行搜索。针对BFO算法中趋化步长一致的缺陷,该文提出了一种动态缩进控制策略,在保证算法收敛性的同时大大增加了个体全局寻优的几率。标准测试函数的仿真结果表明,所提出算法具有精度高、成功率大、全局寻优性能强的特点。

关键词：信息处理 量子行为 细菌觅食 趋化步长 动态缩进 

单位：华中科技大学水电与数字化工程学院 武汉430074