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题名一种改进的生物地理学优化算法
被引量：9
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作者
鲁宇明
王彦超
刘嘉瑞
Wu Liu
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机构
江西省图像处理与模式识别重点实验室
耶鲁大学放射治疗系
南昌航空大学航空制造工程学院
西北工业大学理学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第17期146-151,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61262019)
江西省自然科学基金(No.20151BAB207065)
+2 种基金
江西省图像处理与模式识别重点实验室开放基金(第三批)
2014国家留学基金委国外访学项目
2014年江西省普通本科高校中青年教师发展计划访问学者项目
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文摘
生物地理学优化算法(BBO)作为一种新型的智能算法,在其提出不到十年的时间内受到学界的广泛关注和研究,并显示出了广阔的应用前景。为了提高算法的优化性能,对BBO算法提出一种改进,该算法在将差分优化算法(DE)中的局部搜索策略同BBO算法中的迁移策略相结合的基础上,针对迁移算子和变异算子分别进行改进,提出了二重迁移算子和二重变异算子,使得栖息地个体在进化过程中得到更高的进化概率,从而使得算法的寻优能力得到进一步提升。通过6个高维函数的测试,结果表明该算法在优化高维优化问题时,较其他几种生物地理学优化算法具有更好的收敛性和稳定性。
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关键词
生物地理学优化算法
局部搜索策略
二重迁移算子
二重变异算子
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Keywords
biogeography-based optimization algorithm
local search strategy
double migration operator
double mutation operator
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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