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1、第27卷第3期控制理论与应用Vol.27No.32010年3月ControlTheory&ApplicationsMar.2010文文文章章章编编编号号号:1000¡8152(2010)03¡0329¡06一一一种种种群群群体体体迁迁迁移移移优优优化化化算算算法法法及及及性性性能能能分分分析析析马海平1,李寰2,阮谢永1(1.绍兴文理学院物理与电子信息系,浙江绍兴312000;2.聊城大学计算机系,山东聊城252000)摘要:受生态系统中迁移机制的激发,提出了一种基于群体迁移的优化算法.该算法是根据生态学中群体分布的迁移模型而提出的一种新的优化算法.借鉴其他智能算法思想,用栖息地来表示优化
2、问题的解集,通过生物群体的迁入与迁出实现解集之间特征信息的共享,从而完成进化过程.该文讨论了基于群体迁移的优化算法基本原理和实现步骤,同时进行一些基准函数的性能测试.通过分析表明提出的新算法是有效的,是一种具有潜在优越性的优化算法.关键词:优化算法;群体迁移;函数优化;计算智能中图分类号:TP18文献标识码:ASpeciesmigration-basedoptimizationalgorithmandperformanceanalysisMAHai-ping1,LIHuan2,RUANXie-yong1(1.DepartmentofElectricalEngineering,Shaoxin
3、gCollegeofArtsandSciences,ShaoxingZhejiang312000,China;2.Departmentofcomputer,LiaochengUniversity,LiaochengShandong252000,China)Abstract:Motivatedbymigrationmechanismsofecosystems,aspeciesmigration-basedoptimizationalgorithm(SMOA)isproposed.SMOAisanewoptimizationmethodbasedonthemigrationmodeloforg
4、anismdistributioninbiologicalsystems.Inspiredbythedevelopmentofotherintelligencealgorithms,problemsolutionsarerepresentedashabitats;andthesharingoffeaturesbetweensolutionsisrepresentedasspeciesimmigrationandemigrationinSMOA.ThispaperdiscussestheprincipleandstepsofimplementationinSMOA,andexplorespe
5、rformancethroughbenchmarkfunctions.Theperformancestudyshowsthattheproposedalgorithmiseffectiveandisapromisingcandidateforoptimiza-tion.Keywords:optimizationalgorithm;speciesmigration;functionoptimization;computerintelligence1引引引言言言(Introduction)basedoptimizationalgorithm,SMOA).生物系统及其运动特征是解决计算问题的SM
6、OA的基本思想是针对优化问题的描述构造灵感源泉,迁移作为自然界中一种最常见的社多个相对独立的栖息地,同时将不同群体分布于各会性群体活动现象越来越多受到学者们的关注.个栖息地上,其中栖息地之间的群体迁移是实现信20世纪60年代美国学者R.MacArthur和E.Wilson等息共享的主要渠道,通过调整迁移过程中的迁入率人首先发现和建立了群体分布的数学模型[1],文与迁出率、迁移拓扑、迁移时间间隔和迁移策略来献[2]详细介绍了群体的繁殖与灭绝,群体的迁移完成信息共享,提高栖息地的适应性,从而得到问题过程,以及相邻栖息地之间的群体分布,包括不的最优解.本文详细介绍群体迁移机制的数学抽象同栖息地之
7、间群体的迁入与迁出关系.他们的模型和SMOA的实现过程,并从性能的角度来比较研究激发了对群体迁移行为的思考,受蚁群算分析SMOA与其他智能算法的优缺点.虽然取得的法(ACO)[3;4]、进化策略(ES)[5]、遗传算法(GA)[6]、粒[7»9]成果是初步的,但是这些研究已显示出SMOA具有子群算法(PSO)等智能计算方法的影响,将这一良好的寻优潜能和实用价值.自然行为与工程最优问题联系起来,提出了一种用于解决实际问题的
