模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2012, Vol. 25 Issue (5): 768-774    DOI:
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基于混合迁移策略的生物地理学优化算法
毕晓君,王珏
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001
Biogeography-Based Optimization Based on Hybrid Migration Strategy
BI Xiao-Jun,WANG Jue
College of Information and Communication Engineering,Harbin Engineering University,Harbin 150001

全文: PDF (461 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为提高生物地理学优化算法(BBO)的性能,提出一种基于混合迁移策略的生物地理学优化算法(HMBBO)。该算法通过动态选取待迁出种群个体,平衡对解集搜索过程中的选择压力。采用混合迁移策略改进迁移机制,增强算法对解的搜索能力,避免引起过早收敛。并加入分段Logistic混沌机制对个体进行变异,提高算法的收敛精度。基于标准测试函数的仿真实验表明,HMBBO算法可有效避免早熟收敛,在收敛速度和收敛精度上较标准BBO算法有较大提高。
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毕晓君
王珏
关键词 生物地理学优化算法(BBO)混合迁移策略混沌优化    
Abstract:To improve the performance of biogeography-based optimization (BBO), a biogeography-based optimization algorithm with hybrid migration strategy(HMBBO) is proposed. In this algorithm, the emigrated individuals are dynamically selected to balance the selection pressure for the solution set searching. A migration mechanism based on hybrid migration strategy is applied to enhance search capability and avoid premature convergence. The chaotic mutation mechanism is applied to improve the convergence precision for individuals. The experimental results on benchmark functions show that the HMBBO algorithm effectively avoids the premature convergence and improves convergence property and robustness compared to BBO algorithm.
Key wordsBiogeography-Based Optimization (BBO)    Hybrid Migration Strategy    Chaos Optimization   
收稿日期: 2011-07-05     
ZTFLH: TP181  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61175126)、中央高校基本科研业务费专项项目(No.HEUCF81209)、教育部博士点基金项目(No.20112304110009)资助
作者简介: 毕晓君,女,1964年生,教授,博士生导师,主要研究方向为信息智能处理技术、智能优化算法、数字图像处理。E-mail:bixiaojun@hrbeu。edu。cn。王珏,女,1986年生,博士研究生,主要研究方向为智能优化算法。
引用本文:   
毕晓君,王珏. 基于混合迁移策略的生物地理学优化算法[J]. 模式识别与人工智能, 2012, 25(5): 768-774. BI Xiao-Jun,WANG Jue. Biogeography-Based Optimization Based on Hybrid Migration Strategy. , 2012, 25(5): 768-774.
链接本文:  
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