【摘 要】
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为提高生物地理学优化算法的全局和局部搜索能力,提出一种自适应迁入混合拉丁超立方采样的改进生物地理学优化算法。算法基于混沌函数优化种群初始分布,综合当前最优栖息地和当前迁出地优化迁入地适应度指数变量,以增加算法的全局搜索能力。在满足预定条件时,围绕当前最优栖息地进行拉丁超立方采样展开深度搜索,提高算法的收敛精度。同时,辅以适应度相关的变异机制。基于标准测试函数的仿真实验结果表明,算法在全局搜索、收敛
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为提高生物地理学优化算法的全局和局部搜索能力,提出一种自适应迁入混合拉丁超立方采样的改进生物地理学优化算法。算法基于混沌函数优化种群初始分布,综合当前最优栖息地和当前迁出地优化迁入地适应度指数变量,以增加算法的全局搜索能力。在满足预定条件时,围绕当前最优栖息地进行拉丁超立方采样展开深度搜索,提高算法的收敛精度。同时,辅以适应度相关的变异机制。基于标准测试函数的仿真实验结果表明,算法在全局搜索、收敛速度和收敛精度上均优于对比算法。
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