生物地理学

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关于生物地理学算法自适应性能优化研究被引量：2
《计算机仿真》2018年第9期277-282,共6页张文辉 刘彤 张延豪 江泽涛 
国家自然科学基金(61572147);广西高校图形图像智能处理重点实验室(GDP201407);广西研究生教育创新项目(2016YJCX63)
针对生物地理学优化算法(BBO)存在局部搜索能力不强,后期收敛速度变慢以及收敛精度过低等问题的存在影响系统优化。为提高算法的全局优化程度,提出了一种基于自适应动态调整迁移过程,并在变异操作中采用差分变异方法的生物地理学优化算...
关键词：生物地理学优化 全局搜索 自适应 差分进化 收敛速度 
基于混合生物地理学算法的非线性系统辨识被引量：6
《计算机仿真》2015年第1期416-419,457,共5页罗丹 张宏立 任甜甜 白瑞 
自治区研究生科研创新项目资助(XJGRI2014039)
针对非线性系统辨识问题,由于传统辨识方法存在精度低收敛慢等缺点,提出了一种采用混合生物地理学算法的非线性系统辨识方法。混合算法是在对生物地理学算法进行改进的基础上与差分进化算法相结合,通过适当地融合具有不同搜索能力的优...
关键词：生物地理学优化算法 混合算法 参数估计 非线性模型 
改进生物地理学算法辨识Hammerstein模型被引量：3
《计算机仿真》2014年第5期342-345,共4页罗丹 张宏立 
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2012211A003)
为了研究非线性控制的辨识优化问题,提出辨识非线性模型的新方法。针对传统辨识方法对非线性模型中非线性部分辨识精度低、效果差等缺点,将生物地理学算法引入到非线性辨识中,并结合Hammerstein模型,提出了一种基于生物地理学算法的Hamm...
关键词：生物地理学优化算法 系统辨识 海默斯坦模型 
基于高斯变异的生物地理学优化模型被引量：7
《计算机仿真》2013年第7期292-295,325,共5页陈基漓 
广西空间信息与测绘重点实验室开放基金项目(桂科能1103108-16)
生物地理学优化是一种新型群体智能算法,具有较好的应用前景。针对算法中两大基本算子之一的变异算子进行研究,为了进一步提高优化模型的精度,给出关于高斯变异的生物地理学优化模型。同时介绍了算法的基本原理,重点分析了算法中的变异...
关键词：生物地理学优化算法 变异策略 高斯变异 随机变异 
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