基于共生搜索的生物地理学优化算法

为平衡生物地理优化(Biogeography-Based Optimization,BBO)算法在搜索过程中多样性和集约性能力,引入共生生物搜索(Symbiotic Organisms Search,SOS)思想,提出基于共生搜索的生物地理学优化(Symbiotic Biogeography Based Optimization,SBBO)算法。首先,通过共生操作优化初始种群,减小初始种群的随机性。在此基础上,为提高迁移过程对解的多样性的探索能力,避免陷入早熟收敛,提出动态选择迁移算子以及互利迁移算子,并通过余弦自适应因子来平衡两种迁移算子在不同迭代阶段的作用。进一步,提出共栖突变算子,提升算法的种群多样性保持能力。仿真实例表明,该算法可较好地协调局部搜索和全局搜索的能力,能够有效提高求解精度和效率。