生物地理信息优化算法中迁移算子的改进

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SPEA2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.

关键词：生物地理信息算法(BBO)、多目标优化问题、Pareto最优解集

所属期刊栏目：25

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61075113;中央高校基本科研业务费专项基金项目HEVCT-110441,Heucfz1209;黑龙江省青年学术骨干教师支持计划项目1155G18

在线出版日期：2012-10-29（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：544-549