改进自组织迁移算法及其在Bump问题中的应用  

Improved self-organizing migrating algorithm and its application in Bump problem

作　　者：林志毅[1] 王玲玲[2] 

机构地区：[1]广东工业大学计算机学院,广州510006 [2]武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉430072

出　　处：《计算机工程与应用》2010年第19期25-26,35,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(No.60773009);广东工业大学校博士基金(No.093058)~~

摘　　要：提出了改进自组织迁移算法(Improved Self-Organizing Migrating Algorithm,ISOMA)。该算法通过在迁移过程中引入差分迁移方式来增加种群的多样性,将迁移的方向由原来的正方向扩展到正负两方向以提高算法的搜索能力,对步长进行自适应调整进一步平衡算法的勘探和开采能力。利用该算法来求解高维约束问题--BUMP问题,计算结果表明新算法的有效性。An improved Self-Organizing Migrating Algorithm（ISOMA） is proposed in this paper.The key points of it lie in：1.employ the differential migrating in the individual migration procedure to increase the population diversity.2.extend the migrating direction from the positive to both positive and negative in order to enhance the search capability of the algorithm.3.adaptively adjust the step to further balance the algorithm exploration and exploitation capacity.Then,ISOMA is used to solve high-dimensional constraint problem,BUMP problem.Numerical results show the effectiveness of ISOMA.

关 键 词：自组织迁移算法 差分迁移方式 BUMP问题 改进自组织迁移算法(ISOMA) 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]