导读:本文包含了细菌觅食论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:云计算,资源调度,群体智能,细菌觅食
细菌觅食论文文献综述
赵宏伟,田力威[1]（2019）在《基于改进细菌觅食算法的云计算资源调度策略》一文中研究指出资源调度是云计算的核心问题之一,调度算法的好坏直接影响着系统的处理能力。生物群体智能算法是一类模仿群体生物在自然界进化过程中表现出的群体智能性的算法,具有良好的协调性和整体稳定性。将菌群觅食算法应用到云计算资源调度的计算方法中,可以利用菌群算法对节点进行复制和消亡,对云计算资源调度节点的分配情况进行控制。针对传统菌群算法中随机选择趋化过程所造成的资源变化区间过大的问题,文中提出了改进的基于群体感应交流机制的细菌觅食CBFO优化算法和在群体协作过程中引入细菌趋化动作的MPSOBS优化算法,根据节点周围的节点情况和整个菌群的情况选取趋化因子,使趋化的过程更加准确。仿真实验结果表明,所提算法在任务的执行时间、系统负载均衡和资源服务质量方面均优于BFO算法,在提高资源利用率的同时能保证云应用的服务质量。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年11期）
李亚品,邹德旋,段纳[2]（2019）在《基于遗传-细菌觅食组合算法的非线性模型优化》一文中研究指出文中提出一种遗传-细菌觅食组合优化算法以解决非线性模型优化问题。该方法先使用遗传算法进行全局搜索,并缩小最优解的搜索范围;再使用细菌觅食优化算法在该局部范围内执行局部搜索。这种组合搜索策略可以增强算法的收敛性,并能有效地均衡全局搜索和局部搜索。文中利用单峰、多峰和复杂多峰等非线性函数模型验证所提算法的性能。实验结果表明,组合算法的计算精度和效率分别比遗传算法和细菌觅食优化算法提高了30%和50%,表明该组合算法具有更快的收敛速度,更高的求解精度,适用于大规模多极值的非线性问题。(本文来源于《电子科技》期刊2019年05期）
郭德龙,周锦程[3]（2019）在《基于细菌觅食算法求数值积分》一文中研究指出在求解积分问题时,常常是运用微积分的基本定理得到其被积函数的原函数,之后采用牛顿-莱布尼茨公式完成求解。然而,很多被积函数的原函数时常不可以利用初等函数来表示,即便可以表示出,但计算也相当复杂。因此,本文提出利用细菌觅食算法再结合梯形求积公式的思想来求解数值积分,即将被积函数的积分区间进行随机分割选取分割点,然后将分割点进行优化求和得到最优解。最后数值仿真实验结果表明,求解精度较高、有较快的收敛速度。(本文来源于《科技视界》期刊2019年10期）
商立群,朱伟伟[4]（2019）在《基于全局学习自适应细菌觅食算法的光伏系统全局最大功率点跟踪方法》一文中研究指出为了使光伏发电系统输出功率最大化,最大功率点跟踪(MPPT)技术被广泛采用。当出现局部遮阴等外部天气条件变化时,会使得光伏功率特性曲线出现多峰现象,增加最大功率追踪过程的复杂性。传统的MPPT方法和软计算技术由于固定步长和随机性不足等缺点,可能无法跟踪到全局最大功率点(GMPP)。为此本文提出一种全局学习自适应细菌觅食算法,将全局学习机制和自适应步长策略引入到传统的细菌觅食算法中,以提高算法的求解精度和收敛速度。同时,采用直接控制法模型,并提出两步法MPPT控制策略,避免光伏系统输出功率趋于最大点时的功率振荡,提高系统的输出效率。仿真结果表明所提出的方法在动态环境条件下可以准确快速地跟踪GMPP。(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年12期）
朱峰,戴璞微,潘斌,郭小明,王玉铭[5]（2019）在《一种基于细菌觅食优化算法的舌体分割算法》一文中研究指出针对医学舌体数字图像的准确分割,提出了一种基于细菌觅食优化算法(BFOA)和Snake活动轮廓模型相组合的舌体分割算法。首先,以信息熵与Kapur算法相结合作为自适应函数来改进BFOA算法,通过改进的BFOA算法计算舌体图像的最佳图像二值化阈值,并将舌体图像二值化;然后,利用舌体图像的对称性提取舌体的关键边缘点,并基于B-样条插值算法由关键点集合插值得到闭合的B-样条曲线,作为Snake模型的初始轮廓;最后,通过Snake模型计算求解,即可准确提取舌体的轮廓曲线。实验结果表明,改进算法能够高精度地分割出舌体图像,并能消除基本Snake模型在初始轮廓曲线选取中存在的人机交互难题,实现了舌体图像的自动分割。(本文来源于《图学学报》期刊2019年01期）
曾小龙,茅云生,宋利飞,董早鹏,包涛[6]（2018）在《基于改进细菌觅食优化的无人艇自主避碰算法》一文中研究指出针对无人艇的避碰规划问题,设计一种基于改进细菌觅食优化(BFO)的自主避碰算法.针对基本BFO算法收敛速度慢、寻优精度低、稳定性低的不足,设计自适应递减分维趋化步长代替固定步长以实现步长的自适应调整,提出优适探寻游动方法解决基本BFO算法无效游动与重复游动的缺陷,设计自适应迁徙概率代替固定迁徙概率以解决基本BFO算法可能导致精英个体丢失的情况.函数测试仿真表明,改进BFO算法具有更好的收敛速度、寻优精度以及稳定性.改进算法应用于无人艇避碰仿真结果证明,该改进算法能够快速安全地实现无人艇在动态障碍下的自主避碰.(本文来源于《大连海事大学学报》期刊2018年04期）
李乾坤,李小龙,周子恒,李祥生,王树民[7]（2018）在《基于改进细菌觅食算法的配电网区段定位》一文中研究指出针对含DG大型配电网的区段定位速度慢、准确率不高的情况,提出了一种基于改进细菌觅食算法的配电网区段定位方法。在分析配电网拓扑结构的基础上,利用多分支节点将区段定位分成两层,使迭代维度大幅减小,定位速度得到较大提高;对标准细菌觅食算法的趋向、复制、趋散叁个过程进行了改进,其未成熟收敛得到一定改善,提高了定位的准确率。通过算例分析,验证了所提方法在定位速度、准确性上的优势。(本文来源于《智慧电力》期刊2018年12期）
王垚,李珺,屈艺晖[8]（2019）在《细菌觅食优化算法求解物流配送问题》一文中研究指出针对物流配送问题,在综合考虑时间、成本两个影响因素的前提下,提出一种针对离散多目标选址-路径问题(LRP)的改进细菌觅食优化算法。该算法通过构建相应的带软时间窗选址-路径问题模型,并根据Pareto支配关系对标准细菌觅食优化算法(BFOA)进行了改进,此外,在个体互不支配的时候,采用归一化方法进行择优处理,通过引入惩罚函数来约束车辆所负责的客户需求不超过其载重限制。设计的相应多目标细菌觅食优化算法(MOBFO)对物流配送问题进行了求解,并通过使用CVRP库中的算例,对算法的有效性和优劣性也进行了验证,对于LRP模型问题提供了一定的参考。实验结果表明,设计的多目标细菌觅食优化算法在求解物流配送问题上具有一定的优越性,同时对于多个目标的优化问题也具有一定的优势。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2019年01期）
巩瑞春,卢彩萍[9]（2018）在《基于细菌觅食算法的光伏系统MPPT仿真研究》一文中研究指出本文首先介绍了光伏系统最大功率点跟踪实现方法,并确定了算法仿真设计方案,然后对各个模块进行仿真搭建,最后在不同光照强度和温度下,对光伏电池输出特性进行MPPT仿真,有效地证明了细菌觅食算法的跟踪精度和可行性。(本文来源于《河南科技》期刊2018年32期）
凌海峰,孙舫,钱洋[10]（2018）在《基于细菌觅食优化的竞争者识别研究》一文中研究指出竞争者识别就是企业制定竞争战略,确定市场定位的基石。随着网络海量数据的爆发式增长,无形中记录了有关企业的竞争者信息。本文基于用户公开的收藏数据,采用深度学习的word2vec方法构建竞争实体词向量,在此基础上利用结合细菌觅食优化算法的K-means聚类方法对其进行聚类,进而识别出竞争者。(本文来源于《第十叁届（2018）中国管理学年会论文集》期刊2018-11-03）
细菌觅食论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文中提出一种遗传-细菌觅食组合优化算法以解决非线性模型优化问题。该方法先使用遗传算法进行全局搜索,并缩小最优解的搜索范围;再使用细菌觅食优化算法在该局部范围内执行局部搜索。这种组合搜索策略可以增强算法的收敛性,并能有效地均衡全局搜索和局部搜索。文中利用单峰、多峰和复杂多峰等非线性函数模型验证所提算法的性能。实验结果表明,组合算法的计算精度和效率分别比遗传算法和细菌觅食优化算法提高了30%和50%,表明该组合算法具有更快的收敛速度,更高的求解精度,适用于大规模多极值的非线性问题。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
细菌觅食论文参考文献
[1].赵宏伟,田力威.基于改进细菌觅食算法的云计算资源调度策略[J].计算机科学.2019
[2].李亚品,邹德旋,段纳.基于遗传-细菌觅食组合算法的非线性模型优化[J].电子科技.2019
[3].郭德龙,周锦程.基于细菌觅食算法求数值积分[J].科技视界.2019
[4].商立群,朱伟伟.基于全局学习自适应细菌觅食算法的光伏系统全局最大功率点跟踪方法[J].电工技术学报.2019
[5].朱峰,戴璞微,潘斌,郭小明,王玉铭.一种基于细菌觅食优化算法的舌体分割算法[J].图学学报.2019
[6].曾小龙,茅云生,宋利飞,董早鹏,包涛.基于改进细菌觅食优化的无人艇自主避碰算法[J].大连海事大学学报.2018
[7].李乾坤,李小龙,周子恒,李祥生,王树民.基于改进细菌觅食算法的配电网区段定位[J].智慧电力.2018
[8].王垚,李珺,屈艺晖.细菌觅食优化算法求解物流配送问题[J].计算机技术与发展.2019
[9].巩瑞春,卢彩萍.基于细菌觅食算法的光伏系统MPPT仿真研究[J].河南科技.2018
[10].凌海峰,孙舫,钱洋.基于细菌觅食优化的竞争者识别研究[C].第十叁届（2018）中国管理学年会论文集.2018