智能优化算法解析 第2章 基于进化规律的智能优化算法.pptVIP

**********************************************************3.4算法改进算法改进全局迁移的局限性：生物地理学优化算法是一种基于全局拓扑结构的优化算法，它假定任意两个栖息地之间均可能存在物种的迁移。然而，这一假设容易让算法陷入局部最优，从而影响求解效果。改进思路：引入局部拓扑结构来改进生物地理学优化算法。下图给出了全局拓扑结构与局部拓扑结构的差异：将每个栖息地视为一个节点，潜在的迁移路线视为边，全局拓扑结构中的目标栖息地能够收到来自其它所有栖息地的信息，而局部拓扑结构中的目标栖息地仅能收到其相邻栖息地的信息。*3.4算法改进生态地理学优化算法基本思想：物种的迁移不仅取决于栖息地内部物种的多样性，还取决于外部的生态阻隔。迁移的成功与否不仅取决于迁入物种，还取决于栖息地原有生态系统对迁入物种的阻抗。生态地理学优化算法定义了两种不同的迁移方式：局部迁移和全局迁移，相邻栖息地之间的迁移路径称为廊道，不相邻栖息地之间的迁移路径则被视为滤道或险道。*3.4算法改进局部迁移局部迁移仅发生在相邻的栖息地之间，其过程如下：令为迁入的栖息地，对于第维，在的邻居中按迁出率选择一个迁出栖息地，其中，代表邻居栖息地的索引。则迁移过程表示如下：式中，为进化动力系数，描述了两个栖息地之间的生态差异，可以用它来代表两个栖息地之间的物种竞争。和越大，邻居栖息地对目标栖息地影响越大。时，迁移对物种更新无影响；时，此时不考虑生态差异的局部迁移操作。*3.4算法改进全局迁移全局迁移同时发生在相邻和不相邻的栖息地之间，其过程如下：令为迁入的栖息地，对于第维，全局迁移需要在的邻居中选择一个迁出栖息地，在不相邻的栖息地中选择一个迁出栖息地，其中，表示不相邻栖息地的索引，则迁移过程表示如下：式中，为适应度函数，表示不成熟度。全局迁移依赖于两个栖息地的协作，从中选择一个栖息地作为主要迁入栖息地，剩余的为次要迁入栖息地，选择的准则为栖息地的适应度值。主要栖息地在迁移过程中占据主导，次要栖息地要与原栖息地之间进行物种竞争。*3.4算法改进算法流程选择局部迁移还是全局迁移是通过不成熟度来进行控制，结合局部与全局迁移策略，生态地理学优化算法的主要步骤如下：步骤1：随机生成问题的初始解，计算其适应度，初始化不成熟度；步骤2：计算每个解的迁入率和迁出率；步骤3：对于单个解，执行如下操作： 步骤3.1：复制，记为； 步骤3.2：对的单一维度，执行如下操作： 步骤3.2.1：生成一个随机数，若，按迁出率选择相邻栖息地 步骤3.2.2：生成一个随机数，若，执行局部迁移操作； 步骤3.2.3：否则，按迁出率选择不相邻的栖息地，执行全局迁移操作； 步骤3.3：计算迁移后的适应度，比较与的适应度值，将较优的保留在种群中；步骤4：更新值；步骤5：如果满足终止条件，算法结束，返回当前最优解；否则，转步骤2。*3.5前沿进展组合优化问题求解HandlingMultipleObjectiveswithBiogeography-BasedOptimization提出了一种将量子计算与生物地理学优化算法（BBO）相结合的方法，应用于求解经典的组合优化问题——背包问题。该方法通过引入多个量子概率模型，以量子态的方式描述解的状态空间，并利用生物地理学优化算法中的迁移和变异机制来动态更新量子概率模型。迁移操作用于在量子态之间传递解的优良特性，而变异操作则通过随机扰动提升解的多样性，避免陷入局部最优。量子概率模型的更新基于解的适应度函数，优化过程中通过调整量子比特的概率幅度逐步收敛到最优解。该算法能够更高效地探索有哪些信誉好的足球投注网站空间，并通过量子叠加态和量子干涉的特性，在多解并行有哪些信誉好的足球投注网站上展现出独特的优势。该方法较于传统算法表现出更强的优化能力和全局有哪些信誉好的足球投注网站性能。*3.5前沿进展多目标优化问题求解2022年，Multi-populationbiogeography-basedoptimizationalgor