【摘 要】
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智能优化算法具有适用性广泛、全局搜索能力强等优点，近年来在动态优化中的应用逐渐增多。通过混合生物地理优化与粒子群优化，提出了生物地理学习粒子群（biogeography-based lea
【机 构】
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江苏大学电气信息工程学院,华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海工程技术大学机械工程学院
【基金项目】
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江苏省自然科学基金项目(BK20160540,BK20130531);江苏大学人才启动基金项目(15JDG139);中国博士后科学基金项目(2016M591783);中央高校基本科研业务费重点科研基地创新基金项目(222201717006)~~
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智能优化算法具有适用性广泛、全局搜索能力强等优点，近年来在动态优化中的应用逐渐增多。通过混合生物地理优化与粒子群优化，提出了生物地理学习粒子群（biogeography-based learning particle swarm optimization，BLPSO）算法，并用于动态优化问题的求解。BLPSO采用了新型的生物地理学习方式，该方式根据粒子“排名”，即粒子的优劣，以维度为单位构造学习粒子，提高了学习的效率。针对动态优化问题，首先通过控制向量参数化将其转化为非线性规划问题，然后采用BLPSO算法
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