【摘要】：生物地理學優(yōu)化算法是近年來提出的一種模擬生物物種在棲息地的分布、遷移以及滅絕的演化算法。該算法因其獨特的演化機制和出色的尋優(yōu)能力而廣受關注。隨著研究的深入和應用的推廣,人們逐步認識到該算法在具有出色尋優(yōu)能力的同時,也暴露出局部搜索能力弱的問題,有鑒于此,本文旨在設計與分析一種基于自組織學習的生物地理學優(yōu)化算法,并對復雜數值優(yōu)化和混沌時間序列預測的求解問題展開研究,主要工作如下:1.自組織個體鄰域學習模型的構建。本文針對基于全局拓撲鄰域的個體信息遷移策略容易誘使算法陷入局部最優(yōu)的問題,設計了一種自組織個體鄰域學習模型。首先,該模型利用自組織網絡將種群從高維空間映射到低維空間,并通過反復學習為每個個體找到對應的神經元;其次,利用自組織網絡的拓撲不變性為個體構建鄰域模型;最后,由該模型實現個體信息的有效傳遞,有利于保持種群多樣性,避免算法過早陷入局部最優(yōu)。2.自組織鄰域學習的遷移算子設計。針對生物地理學優(yōu)化算法的遷移算子探索能力強,開發(fā)能力弱的特點,設計了一種自組織拓撲鄰域學習的遷移算子。首先,根據已構建的自組織鄰域模型,設計一種具有方向引導的差分遷移算子使個體朝著更加有利的方向演化,以此提高算法的局部搜索能力;其次,設計一種自適應選擇機制來動態(tài)調節(jié)不同遷移算子的計算資源利用率,以此實現全局與局部搜索能力的有效平衡,從而提高算法性能。3.自組織個體鄰域學習的有效性研究。為驗證改進算法的有效性,本文選取四種對比算法在23個經典測試函數上進行仿真實驗。實驗結果表明,基于自組織學習的生物地理學優(yōu)化算法的整體性能明顯優(yōu)于其它四種對比算法,且性能的提升主要是由于自組織個體鄰域學習機制的作用。此外,將改進算法進一步應用于混沌系統時間序列預測問題,基于Box-Jenkins、Lorenz混沌系統的仿真實驗證實了改進算法的有效性。綜上所述,基于自組織學習的生物地理學優(yōu)化算法不僅顯著提升了生物地理學優(yōu)化算法的尋優(yōu)性能,而且其改進策略對其它演化算法的改進具有一定的借鑒意義,具有較強的學術價值。
【圖文】：

生物地理學優(yōu)化算法 述2 生物地理學優(yōu)化算法概述2.1 生物地理學簡介BBO 的理論基礎是生物地理學，生物地理學是一門研究生態(tài)系統中物種分布的學科，生物地理學的數學模型描述了物種在棲息地之間遷移、繁衍和滅絕的過程。一個生態(tài)系統通常分散著多個棲息地，如圖 2-1 物種遷移圖所示，物種在生態(tài)系統中會因為棲息地環(huán)境因素的改變而發(fā)生遷移。在生物地理學中，用適宜度指數 HSI（Habitat Suitability Index）衡量一個棲息地是否適宜居住，影響棲息地優(yōu)劣的因素主要包括物種數量、生存空間、植物多樣性、溫度、降雨、地形特征等，這些因素構成棲息地適宜度向量 SIVs（SuitabilityIndex Variables），SIVs 的每個分量代表一個影響因素，HSI 通過 SIVs 來刻畫。遷出

8圖 2-2 物種遷移模型e 2-2 Species migration model入率（ ）和遷出率（ ），上文提遷移率模型刻畫了棲息地物種數量、移率是隨種群數量的改變而線性變化率，一般取值都為 1。 表示最大，λ = I，μ = 0，，當物種數量增多時，數量達到飽和（此時棲息地種群數量
【學位授予單位】：西安理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP18;Q15

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本文編號：2700452