基于微分进化的混合生物地理学约束优化算法

摘要：

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。

关键词：生物地理学优化、微分进化、约束优化、混合算法、全局优化

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：高等学校博士学科点专项科研基金优先发展领域基金项目20120036130001；中央高校基本科研业务费基金项目2014MS93；新能源电力系统国家重点实验室自主研究课题基金项目201414

在线出版日期：2015-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1927-1931,1937