【摘 要】
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针对生物地理学优化算法(BBO)易发生早熟收敛,陷入局部最优的问题,提出一种基于邻域引力学习的生物地理学优化算法(NFBBO)。该算法采用邻域选择的方法确定迁出栖息地,以充分
【机 构】
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中国石油大学（华东）地球科学与技术学院,青岛海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,环境保护部卫星环境应用中心国家环境保护卫星遥感重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.41471353)
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针对生物地理学优化算法(BBO)易发生早熟收敛,陷入局部最优的问题,提出一种基于邻域引力学习的生物地理学优化算法(NFBBO)。该算法采用邻域选择的方法确定迁出栖息地,以充分利用栖息地的邻域信息,增加算法的种群多样性。同时采用引力学习策略对栖息地进行更新,拓展搜索空间,提高算法的搜索能力,避免早熟收敛问题。其次,为使种群能够自适应地跳出局部最优,引入了一种自适应高斯变异机制。基于高维标准测试函数的对比实验表明,NFBBO算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。
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