【摘 要】
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为增强生物地理学优化(Biogeography-based optimization,BBO)算法的优化性能,降低其运行时间,提出了一种差分迁移和趋优变异的生物地理学优化算法(DGBBO).首先,将两种差分扰
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院; 河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心;
【基金项目】
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河南省重点科技攻关项目(132102110209)资助;河南省基础与前沿技术研究计划项目(142300410295)资助
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为增强生物地理学优化(Biogeography-based optimization,BBO)算法的优化性能,降低其运行时间,提出了一种差分迁移和趋优变异的生物地理学优化算法(DGBBO).首先,将两种差分扰动操作与BBO算法的迁移操作有机融合,形成差分迁移算子,提升全局搜索能力并平衡探索和开采;其次,将趋优操作融入到BBO算法的变异算子中,替换原变异操作,形成趋优变异算子,克服了原变异算子存在的缺陷,加快收敛速度;此外,还从多个角度降低算法的计算复杂度.在一组常用的基准函数上进行了仿真实验,实验结果表明,相较于其它state-of-the-art算法,DGBBO算法寻优能力显著,稳定性强,收敛速度快,运行时间少,验证了其优秀的优化性能.
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