模式识别与人工智能
2025年4月3日 星期四   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2012, Vol. 25 Issue (3): 544-549    DOI:
研究与应用 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
生物地理信息优化算法中迁移算子的改进
徐志丹1,2,莫宏伟1
1。哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001
2。哈尔滨商业大学基础科学学院哈尔滨150028
Improvement for Migration Operator in Biogeography-Based Optimization Algorithm
XU Zhi-Dan1,2, MO Hong-Wei1
1.College of Automation,Harbin Engineering University,Harbin 150001
2.School of Basic Science,Harbin University of Commerce,Harbin 150028

全文: PDF (466 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 原生物地理信息优化算法主要通过迁移算子与变异算子实现群体的进化, 常被应用于求解单目标优化问题。 如果将原有的进化算子直接用于求解连续多目标优化问题,会严重影响群体的多样性。文中将原迁移算子进行改进, 引入扰动因子, 增强群体的多样性。并以此为基础,提出基于生物地理信息的多目标进化算法(BBMOEA)。 通过与原有迁移算子下的算法比较及各类型测试函数的实验, 结果验证改进迁移算子对于求解多目标优化问题是有效可行的。同时将BBMOEA与经典算法SPEA2和NSGA-Ⅱ进行比较, 结果表明BBMOEA所得Pareto解集在收敛的同时,具有较均匀的分布性。
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
徐志丹
莫宏伟
关键词 生物地理信息算法(BBO)多目标优化问题Pareto最优解集    
Abstract:In original biogeography-based optimization (BBO), the migration and mutation operators are applied to evolve the population. BBO is often used to solve single-objective optimization problems. When the original migration operator of BBO is applied to solve continuous multi-objective optimization problems, the diversity of the population is decreased sharply. In this paper, the migration operator of BBO is developed and the perturbation factor is introduced to increase the diversity of the population. Thus, a biogeography-based multi-objective evolutionary algorithm (BBMOEA) is proposed. Compared with the algorithm under the action of the original migration operator on benchmark test problems, the simulation results illustrate the effectiveness and efficiency of the developed migration operator. Meanwhile, compared with SPEA2 and NSGA-Ⅱ, the experimental results show that the solution set gained by algorithm BBMOEA has good convergence and even distribution.
Key wordsBiogeography-Based Optimization (BBO)    Multi-Objective Optimization Problem    Pareto-Optimal Solution Set   
收稿日期: 2010-10-13     
ZTFLH: TP301.6  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61075113)、中央高校基本科研业务费专项基金项目(No.HEVCT-110441,Heucfz1209)、黑龙江省青年学术骨干教师支持计划项目(No.1155G18)资助
作者简介: 徐志丹,女,1980年生,讲师,主要研究方向为多目标进化算法、智能控制。E-mail:xuzhidanivy@163。com。莫宏伟,男,1973年生,教授,博士生导师,主要研究方向为自然计算、人工免疫系统、数据挖掘等。
引用本文:   
徐志丹,莫宏伟. 生物地理信息优化算法中迁移算子的改进[J]. 模式识别与人工智能, 2012, 25(3): 544-549. XU Zhi-Dan,MO Hong-Wei. Improvement for Migration Operator in Biogeography-Based Optimization Algorithm. , 2012, 25(3): 544-549.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2012/V25/I3/544
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn