计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (11): 3245-3249.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.11.3245
收稿日期:
2014-05-13
修回日期:
2014-07-04
出版日期:
2014-11-01
发布日期:
2014-12-01
通讯作者:
王磊
作者简介:
基金资助:
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目;四川省教育厅科学研究项目
WANG Lei1,JIA Yanchi2
Received:
2014-05-13
Revised:
2014-07-04
Online:
2014-11-01
Published:
2014-12-01
Contact:
WANG Lei
摘要:
针对生物地理优化(BBO)算法探索能力不强、收敛速度慢的缺点,提出一种基于混合二次对立学习的生物地理优化算法——HQBBO。首先,定义一种启发式的混合二次对立点,并从理论上证明其搜索效率优势;然后,提出混合二次对立学习算子,增强算法的全局探索能力,提高收敛速度;此外,还采用搜索域动态缩放策略和精英保留策略进一步提高寻优效率。对8个基准测试函数的仿真实验结果表明,所提算法在寻优精度和收敛速度上优于基本BBO算法和对立BBO算法(OBBO),表明其采用的混合二次对立学习算法对于其高收敛速度和全局探索能力是非常有效的。
中图分类号:
王磊 贾砚池. 基于混合二次对立学习的生物地理优化算法[J]. 计算机应用, 2014, 34(11): 3245-3249.
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