26、基于改进细菌觅食优化算法的双层优化

基于改进细菌觅食优化算法的双层优化

1. 引言

在社会管理和行政活动中，多数情况下会采用多级组织结构。为了研究这些结构，可以将其建模为分层决策过程，以确保系统的高效性、持久性、鲁棒性和可持续性。自线性规划问题（LPP）早期发展以来，这种具有高度冲突目标和指标的分散式优化规划问题的多级决策过程就一直被研究，并且不断有新的求解机制涌现。

本文的实验研究主要聚焦于这些系统的双层数学结构。双层优化问题（BLOPs）与其他决策优化问题不同，它要求按照特定的顺序进行决策。在BLOPs中，处于上层的领导者（Leader）首先对其可控的决策参数做出决策，然后下层的追随者（Follower）根据领导者的决策对自身的参数进行决策，以确保领导者和追随者都能在各自目标下实现最优，从而维持系统的最佳运行状态。

随着电子、计算机和通信系统的发展，现在可以对随机或随机系统进行模拟，自然启发式计算也能够成功建模，以在有限的时间和计算资源内解决困难的NP - 难问题。细菌觅食优化算法（Bacteria Foraging Optimization Algorithm）是一种相对较新的技术，用于为大规模系统寻找全局和鲁棒的解决方案。在本研究中，我们使用了改进形式的细菌觅食优化算法（BFOA）来设计多级最优决策系统的求解方法。

为了验证我们提出的技术，我们对常见的车辆路径问题（VRPs）进行了测试，结果表明该方法非常有效且具有前景。此外，该方法还有可能与其他改进形式的BFOA相结合，或者与遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）、蜂群优化（BCO）、差分进化（DE）等算法进行杂交，以解决诸如优化电力负载分配等优化问题。

2. 双层优化问题（BLOPs）