Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Bücher
Zeitschriften
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
MTZ-Fachkongress

Antriebe und Energiesysteme von morgen


Austausch von Automobil- und Energiewirtschaft

Am 14./15. Mai geht es in Chemnitz um die Mobilitätswende durch Elektro- und Wasserstofffahrzeuge.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
A Hybrid Scatter Search Algorithm to Solve the Capacitated Arc Routing Problem with Refill Points Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Adaptive Structure-Redesigned-Based Bacterial Foraging Optimization

verfasst von : L. J. Tan, W. J. Yi, C. Yang, Y. Y. Feng

Erschienen in: Intelligent Computing Theories and Application

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

This paper proposes an adaptive structure-redesigned-based bacterial foraging optimization called ASRBFO. In this improved algorithm, the chemotaxis step of SRBFO is adaptively adjusted based on the bacterial searching status. The personal current and best positions of bacteria as well as the mean of all bacterial positions are taken and used to calculate the chemotaxis step during the searching process. The goal of the study is to improve the convergence efficiency and the accuracy of SRBFO. To demonstrate the performance, six different benchmark functions are chosen to the experiment, and other three SRBFOs are used to compare with the proposed algorithm. The results show that ASRBFO outperforms other SRBFOs.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Computational Analysis of Similar Protein-DNA Complexes from Different Organisms to Understand Organism Specific Recognition
Nächstes Kapitel Artificial Bee Colony Optimization for Yard Truck Scheduling and Storage Allocation Problem
Literatur
1.
Passino, K.M.: Biomimicry of bacterial foraging for distributed optimization and control. IEEE Control Syst. 22(3), 52–67 (2002)MathSciNetCrossRef
2.
Hassan, E.E., Zakaria, Z., Rahman, T.K.: Improved Adaptive Tumbling Bacterial Foraging Optimization (ATBFO) for emission constrained economic dispatch problem. Lect. Notes Eng. Comput. Sci. 2198(1), 975–978 (2012)
3.
Niu, B., Wang, C., Liu, J., Gan, J., Yuan, L.: Improved bacterial foraging optimization algorithm with information communication mechanism for nurse scheduling. In: Huang, D.-S., Jo, K.-H., Hussain, A. (eds.) ICIC 2015. LNCS, vol. 9226, pp. 701–707. Springer, Heidelberg (2015)CrossRef
4.
Bermejo, E., Valsecchi, A., Damas, S., Cordon, O.: Bacterial foraging optimization for intensity-based medical image registration. In: Evolutionary Computation. IEEE (2015)
5.
Tan, L., Lin, F., Wang, H.: Adaptive comprehensive learning bacterial foraging optimization and its application on vehicle routing problem with time windows. Neurocomputing 151, 1208–1215 (2015)CrossRef
6.
Niu, B., Fan, Y., Xiao, H., Xue, B.: Bacterial foraging based approaches to portfolio optimization with liquidity risk. Neurocomputing 98(18), 90–100 (2012)CrossRef
7.
Niu, B., Fan, Y., Zhao, P., Xue, B., Li, L., Chai, Y: A novel bacterial foraging optimizer with linear decreasing chemotaxis step. In: 2010 2nd International Workshop on Intelligent Systems and Applications (ISA), pp. 1–4. IEEE (2010)
8.
Xu, X., Liu, Y.H., Wang, A.M., Wang, G.: A new adaptive bacterial swarm algorithm. In: International Conference on Natural Computation, pp. 991–995. IEEE (2012)
9.
Niu, B., Bi, Y., Xie, T.: Structure-redesign-based bacterial foraging optimization for portfolio selection. In: Huang, D.-S., Han, K., Gromiha, M. (eds.) ICIC 2014. LNCS, vol. 8590, pp. 424–430. Springer, Heidelberg (2014)
Metadaten
Titel
Adaptive Structure-Redesigned-Based Bacterial Foraging Optimization
verfasst von
L. J. Tan
W. J. Yi
C. Yang
Y. Y. Feng
Copyright-Jahr
2016
Buch
Intelligent Computing Theories and Application

Print ISBN: 978-3-319-42293-0

Electronic ISBN: 978-3-319-42294-7

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-42294-7_80

Premium Partner

    Bildnachweise