《基於菌群生命周期行為的群體智慧型最佳化模型與算法研究》是依託深圳大學，由牛奔擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於菌群生命周期行為的群體智慧型最佳化模型與算法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：牛奔
- 依託單位：深圳大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
本項目以行為規則簡單、易描述的大腸桿菌行為為啟發對象，將其生命周期中的活動過程視為最佳化求解過程，系統研究新型群體智慧型最佳化模型及算法設計問題。具體研究內容包括：分析大腸桿菌生命周期活動中趨化、繁殖、遷移、群體感應等典型行為，總結其行為規律與機理，採用基於個體的建模方法，建立菌群生命周期模型；進而在該模型基礎上，提出菌群最佳化算法（Bacterial Colony Optimization, BCO），並對其收斂性及參數選取原則進行分析；最後，在BCO算法靜態單目標最佳化問題研究基礎上，提出針對動態多目標最佳化問題的擴展BCO算法，並套用於動態多目標投資組合最佳化問題，進一步促進該算法在管理經濟、工程技術等領域中相關複雜最佳化問題的套用。該研究為現代智慧型最佳化算法設計提供了新思路，研究成果豐富了群體智慧型最佳化理論與實踐，具有重要的科學意義和套用潛力。
結題摘要
本項目的主要目標是啟發於細菌生命周期活動過程中的典型行為，提出新型菌群最佳化模型與算法，並將其套用於現實複雜問題求解。研究內容包括：（1）基於個體-環境-規則建模思想，搭建了細菌生命周期仿真模型，實現了細菌生命周期活動過程中典型行為的模擬；（2）基於該模型核心思想，提出了多種具有群體智慧型特徵的菌群最佳化算法，同標準測試函式與其他算法進行性能對比測試，結果表明提出的新算法可以獲得更好的收斂速度與求解精度；（3）提出了解決多目標最佳化問題的多目標菌群最佳化算法，與其它傳統多目標算法相比，所提算法能夠獲得更接近真實前端的滿意解集，並且解集分布較為均勻；（4）進一步考慮了現實問題的多約束、多目標、動態性的因素，將提出的新型菌群最佳化算法、多目標菌群最佳化算法套用於流動性風險投資組合決策最佳化、多階段多目標動態投資組合最佳化，與其它算法的對比結果驗證了其有效性與可靠性；（5）開展了菌群最佳化算法在其它工程領域的套用研究，如車輛路徑規劃、RFID網路最佳化、工程最佳化、機器人路徑規劃等，同時還對其它群體智慧型最佳化算法，如粒子群算法、蜂群算法等進行了研究，提出了多種改進方法，進一步提高了原有算法的性能。本項目執行期間出版學術專著1部（合著），發表學術論文51 篇（包括已錄用3篇），其中，SCI收錄12篇(不含2篇已錄用SCI論文)，SSCI、SCI雙收錄1篇，EI收錄27篇。組織學術分會3次，大會口頭報告19次，獲得國際會議最佳論文獎1項，國內會議優秀論文獎1項。培養碩士研究生10人（其中8人已畢業、2人即將畢業）。
