基于中值迁移和柯西变异的生物地理学算法

针对生物地理学优化算法(biogeography-based optimization,BBO)收敛速度慢和容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于中值迁移和柯西变异的生物地理学优化算法(MCBBO).在MCBBO中,设计了基于中值定理的迁移算子,以扩大栖息地的分布范围,实现更精确的迁移;同时,采用柯西变异增加算法摆脱局部极值的能力.基于标准测试函数仿真实验表明,MCBBO算法优化得到的解更接近理论最优解,算法收敛速度更快,表明了MCBBO算法的有效性.     

一种改进的生物地理学优化算法

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。     

基于迁出地动态选择与自适应迁入策略的BBO算法

Dan Simon用生物地理学的方法和机制来解决工程优化问题,提出了生物地理学优化算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)。该算法因其独特的搜索机制和较好的性能在智能优化算法领域得到了广泛的关注。为了进一步提高生物地理学优化算法的全局和局部收索能力,提出了一种基于动态选择迁出地与混合自适应迁入的优化策略,对生物地理学优化算法进行改进,形成一种新的改进型BBO算法。该算法根据进化阶段动态选择待迁出地,并综合当前迁出地和随机迁出地优化迁入策略;同时,设计与适应度相关的变异机制,以增加算法的全局搜索能力。仿真实验结果表明,该算法在全局搜索、收敛速度和收敛精度上均优于对比算法。     

基于高斯变异的生物地理学优化模型

生物地理学优化是一种新型群体智能算法,具有较好的应用前景.针对算法中两大基本算子之一的变异算子进行研究,为了进一步提高优化模型的精度,给出关于高斯变异的生物地理学优化模型.同时介绍了算法的基本原理,重点分析了算法中的变异策略,采用多个测试函数进行仿真.仿真结果表明,在相同的迁移模型下,不同的变异策略对算法优化性能有较大影响,高斯变异策略的优化性能优于随机变异策略.实验还表明栖息地数量对于算法的优化能力也有较大的影响.     

基于微分进化的混合生物地理学约束优化算法

针对生物地理学优化算法（biogeography based optimization ,BBO）容易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于微分进化（differential evolution ,DE）改进BBO算法的混合生物地理学（BBO‐DE）优化算法。通过有机结合BBO算法的利用能力和DE算法的搜索能力,实现利用能力与搜索能力的平衡;引入基于可行性的约束处理机制,解决传统BBO算法无法求解约束优化的问题。通过选定的8个标准测试函数对改进算法进行仿真测试,测试结果验证了改进算法的可行性和有效性,与基本BBO和DE算法相比,其在最终解的质量和收敛速度上具有明显优势。     

引入生态扩张主义的改进生物地理学优化算法

针对生物地理学优化算法(biogeography-based optimization,BBO)前期搜寻范围不足、后期易陷入局部最优等问题,提出一种引入生态扩张主义(ecological imperialism,EI)的改进生物地理学优化算法(EI-BBO).首先,该算法通过在原始栖息地的周围寻找新栖息地,增强了初始化群体的多样性;其次,通过对栖息地进行改良式扩张,提高了算法后期的收敛效率;最后,通过梯度下降对最优解领域进行二次收敛,提高了算法的收敛精度.在CEC2014常用的12个优化测试函数上进行50次蒙特卡罗实验,结果表明无论是最优适应度值、平均适应度值还是标准差值EI-BBO,该算法总体表现均优于其他三种智能优化算法,说明EI-BBO能够提高寻找最优解的能力并提升搜索稳定性.     

改进迁移算子的BBO算法及其在PID参数中的优化

针对生物地理学优化（BBO）算法寻优过程中易陷入搜索动力不足、收敛精度不高等问题,提出一种基于改进迁移算子的生物地理学优化算法（IMO-BBO）。在BBO算法基础上,结合“优胜劣汰”的进化思想,将迁移距离作为影响因素对迁移算子进行改进,并用差分策略将不适宜迁移的个体进行替换,以增加算法的局部探索能力。同时为丰富物种的多样性,引入多种群概念。利用IMO-BBO算法分别对13个基准测试函数进行测试,与基于协方差迁移算子和混合差分策略的BBO （CMM-DE/BBO）算法和BBO算法相比,改进算法提高了对全局最优解的搜索能力,在收敛速度和精确度上也都有显著提高;将IMO-BBO算法应用到PID参数整定中,仿真结果表明,所提算法优化后的控制器具有更快的响应速度和更稳定的精度。     

生物地理学优化算法综述

生物地理学(Biogeography)是一门研究自然界种群迁移机制的科学,Dan Simon用生物地理学的方法和机制来解决工程优化问题,提出了生物地理学优化算法(BBO,Biogeography-Based Optimization).生物地理学优化算法以其独特的搜索机制和较好的性能在智能优化算法领域得到了广泛的关注.对生物地理学优化算法的设计原理、迁徙模型、算法流程及相应迁移和突变操作进行了综述.通过BBO算法在14个基准函数下与传统算法,如遗传算法、蚁群算法和粒子群等优化算法的性能比较,表明生物地理学优化算法是有效的.论述了算法与传统优化算法之间的差异以及BBO算法有待解决的问题.     

生物地理学优化算法研究

对生物地理学优化算法(biogeography-based optimization,BBO)的研究现状进行了总结,并介绍了一些最新的研究进展。从BBO算法提出的背景出发,讨论了算法的主要思想、算法原理以及算法步骤。论述了该算法的研究进展,包括BBO算法的改进、算法的收敛性分析、BBO算法与其他算法的融合以及BBO算法在优化领域的典型应用,对BBO算法有待研究的问题做了总结。     

基于混合凸迁移和趋优柯西变异的对偶生物地理学优化算法

通过分析生物地理学优化算法(BBO)性能的不足,提出了一种基于混合凸迁移和趋优柯西变异的对偶生物地理学优化算法(DuBBO).在迁移算子中,采用动态的混合凸迁移算子,使算法能够快速地向最优解方向收敛;在变异机制中,采用趋优变异策略,并加入了柯西分布随机数帮助算法跳出局部最优解;最后将对偶学习策略集成到算法中,加快了算法收敛速度并提升了搜索能力.在23个benchmark函数上的实验结果证明了提出的三种改进策略的有效性和必要性.最后将DuBBO与BBO以及另外六种优秀的改进算法进行对比.实验结果表明,DuBBO在整体性能上最好、收敛速度更快、收敛精度更高.