【摘 要】
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生物地理学优化算法(BBO,Biogeography-Based Optimization)是受自然界种群迁移机制启发,通过运用生物地理学方法和机制来解决工程优化问题而提出的一种新型仿生群智能优化算
【基金项目】
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教育部人文社科规划基金项目(16YJA630037)资助
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生物地理学优化算法(BBO,Biogeography-Based Optimization)是受自然界种群迁移机制启发,通过运用生物地理学方法和机制来解决工程优化问题而提出的一种新型仿生群智能优化算法.本文在分析基本BBO算法原理和局限性的前提下,针对其求解高维复杂问题时求解精度低、收敛速度慢等问题,首先通过Fibonacci数列的迭代思想消除种群内部的重复性来提高种群精度,提出了改进的生物地理学优化算法(IBBO),然后在此基础上引入全局搜索能力较强的差分进化算法,提出基于Fibonacci迭代的差分进化生物地理学优化算法(IDEBBO).最后通过对8个经典函数的仿真测试实验,验证了IDEBBO可有效避免早熟收敛,提高求解精度,可作为解决工程应用复杂函数优化问题的一种有效方法.
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