基于混合生物地理学优化的多目标优化算法

提出一种基于混合生物地理学优化算法的多目标进化算法(multi-objective optimization based on hybrid biogeography-based optimization,MOBBO)。针对生物地理学优化算法(biogeography-based optimization,BBO)自身的机制,建立适用于BBO的多目标进化模型。在模型中,结合栖息地个体间的Pareto支配关系对栖息地适应度指数进行了重新定义;为了保持栖息地种群的分布性,提出一种新的基于动态距离矩阵的分布性保持机制;同时,根据多目标优化的特点,提出了新的自适应迁入迁出率确定方式,动态迁移策略及分段logistic混沌变异策略。通过对测试函数ZDT和DTLZ的仿真实验表明,与现有多种多目标优化算法相比,MOBBO在解集的收敛性和分布的均匀性上均有明显改善,能够有效且高效地进行复杂多目标优化问题的求解。