引入生态扩张主义的改进生物地理学优化算法

Improved BBO algorithms based on ecological imperialism
张永贤
陈杨谨瑜
邰万文
李伟
华东交通大学 电气与自动化工程学院, 南昌 330052

摘要

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。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61763012)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.12.0566
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2696-2700
文章编号: 1001-3695(2021)09-024-2696-05

发布历史

[2021-09-05] 印刷出版

引用本文

张永贤, 陈杨谨瑜, 邰万文, 等. 引入生态扩张主义的改进生物地理学优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (9): 2696-2700. (Zhang Yongxian, Chen Yangjinyu, Tai Wanwen, et al. Improved BBO algorithms based on ecological imperialism [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (9): 2696-2700. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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