Institutional Repository of Coll Comp & Commun
| 引入物种演化的改进生物地理学优化算法 | |
张其文 ; 杨勇超
| |
| 2021 | |
| 发表期刊 | 计算机应用研究
 |
| ISSN | 1001-3695 |
| 卷号 | 39期号:02页码:1-9 |
| 摘要 | 针对生物地理学优化算法(biogeography-based optimization,BBO)易早熟收敛、陷入局部最优的问题，引入物种演化理论提出了改进生物地理学优化算法。该算法将所有栖息地按照物种数量划分为三种地区，并建立协同进化关系，合理地采用区间入侵，区内合作/竞争策略，满足多样性的同时避免早熟收敛。定义了“物种更迭”和“物种进化”两种变异策略，提出的双策略协同变异算子旨在解决变异算子对较优解的破坏。通过CEC2017中的8个基准测试函数与标准BBO及相关改进算法相比，该算法在算法性能、稳定性等方面优于BBO及其他改进算法，且该算法不易被局部最优值所限制。最后，将该算法应用于以最大完工时间为目标的柔性作业车间调度(flexible job shop scheduling,FJSP)以检验其实际应用价值，实验表明，该算法在解决FJSP问题上具有一定的有效性。 |
| 关键词 | 生物地理学优化算法 物种演化 物种更迭 |
| DOI | 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.08.0316 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 ; CSCD |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 国家自然科学基金资助项目(62063021) |
| 中图分类号 | TP18 |
| 来源库 | 计算机应用研究 |
| 引用统计 | 无
|
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/149523 |
| 专题 | 计算机与通信学院 |
| 通讯作者 | 张其文 |
| 作者单位 | 兰州理工大学计算机与通信学院 |
| 第一作者单位 | 计算机与通信学院 |
| 通讯作者单位 | 计算机与通信学院 |
| 第一作者的第一单位 | 计算机与通信学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 张其文,杨勇超. 引入物种演化的改进生物地理学优化算法[J]. 计算机应用研究,2021,39(02):1-9. |
| APA | 张其文,&杨勇超.(2021).引入物种演化的改进生物地理学优化算法.计算机应用研究,39(02),1-9. |
| MLA | 张其文,et al."引入物种演化的改进生物地理学优化算法".计算机应用研究 39.02(2021):1-9. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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