生物地理学优化算法的迁移率模型分析.pdf

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1、第３９卷增刊（Ｉ）东南大学学报（自然科学版）Ｖｏｌ．３９Ｓｕｐ（Ｉ）２００９年９月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＯＵＴＨＥＡＳＴＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｓｅｐｔ．２００９生物地理学优化算法的迁移率模型分析马海平李雪林升东（绍兴文理学院物理与电子信息系，绍兴３１２０００）摘要：为了提高算法的优化性能，在标准生物地理学优化算法基础上，概括了生物地理学理论的基本平衡定理，探索了在该定理下优化算法的各种迁移率模型的特点及行为，同时对这些迁移率模型进行一些典型基准函数的性能测试．通过函数优化实

2、验可知：不同的迁移率模型将对算法的优化性能产生重要影响，同时符合自然规律的复杂迁移率模型的性能要优于简单的线性迁移率模型的性能；另外，变异率的不同也将对算法性能产生影响，对提高解集的适应度起着一定的作用．通过分析表明生物地理学优化算法是一种具有发展潜力的新型优化算法，并得出当前最有效的迁移率模型．关键词：优化；进化计算；迁移率模型；生物地理学中图分类号：ＴＰ１８文献标识码：Ａ文章编号：１００１－０５０５（２００９）增刊（Ｉ）００１６０６Ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｍｉｇｒａｔｉｏｎｒａｔｅｍｏｄｅｌｓｆｏｒｂｉｏｇｅｏ

3、ｇｒａｐｈｙｂａｓｅｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＭａＨａｉｐｉｎｇＬｉＸｕｅＬｉｎＳｈｅｎｇｄｏｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆｐｈｙｓｉｃｓａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｏｘｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｏｘｉｎｇ３１２０００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｂｉｏｇｅｏｇｒａｐｈｙｂａｓｅｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＢＢＯ），ｔｈｉｓｐａｐｅｒｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｓｔｈｅｂａｓｉｃｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｂｉｏｇｅｏｇｒａ

4、ｐｈｙｔｈｅｏｒｙ，ｅｘｐｌｏｒｅｓｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｂｅｈａｖｉｏｒｓｏｆｖａｒｉｏｕｓｍｉｇｒａｔｉｏｎｒａｔｅｍｏｄｅｌｓｉｎＢＢＯ，ａｎｄｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｓｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｔｈｒｏｕｇｈｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｂｅｎｃｈｍａｒｋｆｕｎｃｔｉｏｎｓ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｉｇｒａｔｉｏｎｒａｔｅｍｏｄｅｌｓｉｎＢＢＯｒｅｓｕｌｔｉｎｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃｈａｎｇｅｓｉｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，ａｎｄｃ

5、ｏｍｐｌｉｃａｔｅｄｍｏｄｅｌｓｗｈｉｃｈａｒｅｃｌｏｓｅｒｔｏｎａｔｕｒａｌｌａｗｏｕｔｐｅｒｆｏｒｍｓｉｍｐｌｅｌｉｎｅａｒｍｏｄｅｌｓ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｍｕｔａｔｉｏｎｒａｔｅｄｏｅｓｈａｖｅａｎｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，ａｎｄｃａｎｐｒｏｖｉｄｅａｖａｌｕａｂｌｅａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｅｎｈａｎｃｉｎｇｓｏｌｕｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｔｕｄｙｓｈｏｗｓｔｈａｔｉｔｉｓａｐｒｏｍｉｓｉｎｇｃａｎｄｉｄａｔｅｆｏｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄ

6、ｔｈｅｍｏｓｔｅｆｆｅｃｔｍｉｇｒａｔｉｏｎｒａｔｅｍｏｄｅｌｆｏｒＢＢＯｉｓｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ；ｍｉｇｒａｔｉｏｎｒａｔｅｍｏｄｅｌ；ｂｉｏｇｅｏｇｒａｐｈｙ生物地理学是一门研究生物物种地理分布的学科，主要研究物种地理分布的数学模型，包括物种的迁移过程，以及相邻栖息地之间的物种分布情况．他们的研究激发了人们对物种地理分布的思考，受蚁［１］［２］［３］［４－５］［６］群算法、差分进化、进化策略、遗传算法、粒子群算法等智能计算方

7、法的影响，将这一自然现象与工程最优问题联系起来，提出了一种新的进化算法———生物地理学优化（ｂｉｏｇｅｏｇｒａｐｈｙｂａｓｅｄｏｐｔｉｍｉ［７］ｚａｔｉｏｎ，ＢＢＯ）算法．该算法由美国学者Ｄ．Ｓｉｍｏｎ首次创建，从目标函数的测试结果来看，该算法具有良好的收敛性和稳定性，期望成为一种新的受欢迎的进化算法．ＢＢＯ是一种生物地理学理论应用于优化问题而形成的一种新型进化算法，其基本思想是根据栖息地之间物种迁移来完成信息流通，通过调整迁移过程中的迁入率与迁出率、迁移拓扑、迁移时间间隔和迁移策略来实现信息共享，提高栖息地的

8、适应性，从而得到问题的最优解．ＢＢＯ最大的特点是在进化的每一代中，其原始种群（这里指栖息地）不会消失，而是通过迁移来提高种群的适应度，反过来又通过适应度来决定迁移率的大小．本文首先介绍ＢＢＯ的理论机制及实现过程，并证明一个新的平衡定理；其次分析了ＢＢＯ算法的各种迁移率模型；接着通过目标函数对各种模型进行性能测试；最后总结全文及提出收稿日期：２００９０５１