【摘 要】
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针对生物地理学优化算法（BBO）存在局部搜索能力不强，后期收敛速度变慢以及收敛精度过低等问题的存在影响系统优化。为提高算法的全局优化程度，提出了一种基于自适应动态调整迁移
【机 构】
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桂林电子科技大学广西图像图形智能处理重点实验室,桂林电子科技大学广西高校图像图形智能处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572147);广西高校图形图像智能处理重点实验室(GDP201407);广西研究生教育创新项目(2016YJCX63)
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针对生物地理学优化算法（BBO）存在局部搜索能力不强，后期收敛速度变慢以及收敛精度过低等问题的存在影响系统优化。为提高算法的全局优化程度，提出了一种基于自适应动态调整迁移过程，并在变异操作中采用差分变异方法的生物地理学优化算法（SDBBO）。在迁移过程中采用基于更新代数设置的自适应迁移算子优化，增强了算法的全局搜索能力并提高收敛速度和收敛精度；在变异过程中采用差分进化模型，提高算法多样性，避免陷入局部最优；全局采用余弦迁移模型，使系统更加趋向于自然界中真实情况，提高算法性能。基于标准测试函数仿真实验的优化
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