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基于混合迁移策略的生物地理学优化算法被引量：15: 2012年; 为提高生物地理学优化算法(BBO)的性能,提出一种基于混合迁移策略的生物地理学优化算法(HMB-BO).该算法通过动态选取待迁出种群个体,平衡对解集搜索过程中的选择压力.采用混合迁移策略改进迁移机制,增强算法对解的搜索能力,避免引起过早收敛.并加入分段Logistic混沌机制对个体进行变异,提高算法的收敛精度.基于标准测试函数的仿真实验表明,HMBBO算法可有效避免早熟收敛,在收敛速度和收敛精度上较标准BBO算法有较大提高.; 毕晓君王珏

基于混合生物地理学优化的多目标优化算法被引量：7: 2014年; 提出一种基于混合生物地理学优化算法的多目标进化算法(multi-objective optimization based on hybrid biogeography-based optimization,MOBBO)。针对生物地理学优化算法(biogeography-based optimization,BBO)自身的机制,建立适用于BBO的多目标进化模型。在模型中,结合栖息地个体间的Pareto支配关系对栖息地适应度指数进行了重新定义;为了保持栖息地种群的分布性,提出一种新的基于动态距离矩阵的分布性保持机制;同时,根据多目标优化的特点,提出了新的自适应迁入迁出率确定方式,动态迁移策略及分段logistic混沌变异策略。通过对测试函数ZDT和DTLZ的仿真实验表明,与现有多种多目标优化算法相比,MOBBO在解集的收敛性和分布的均匀性上均有明显改善,能够有效且高效地进行复杂多目标优化问题的求解。; 毕晓君王珏李博; 关键词：多目标优化

基于生物地理学优化的雷达正交波形设计算法被引量：3: 2014年; 为了提高MIMO雷达发射信号多相序列的正交性能,提出了基于改进生物地理学优化的雷达正交波形设计算法(POBBO)。该算法首先对生物地理学优化算法(BBO)进行改进,直接采用个体的栖息地适宜度指数(HSI)值来确定迁入迁出率,对其原始确定机制进行大幅简化,在实时反映个体优劣程度的同时,缩短由排序带来的时间损耗。另外,引入分段Logistic混沌映射改进原变异机制,实现对新个体的有效开采。POBBO算法利用改进后BBO算法的栖息地间物种迁移和变异进行信息交互,改善栖息地的HSI值,从而得到具有较好正交性能的多相序列波形。仿真试验结果表明:POBBO算法比其他多相序列波形设计算法在整体上具有明显优势,可以有效地兼顾搜索精度和速度。; 毕晓君王珏李博; 关键词：信息处理技术

基于动态迁移的ε约束生物地理学优化算法被引量：12: 2014年; 提出基于动态迁移的ε约束生物地理学优化算法(εBBO-dm).首先,利用ε约束方法来处理约束条件,并根据群体约束违反度的优劣程度对水平参数ε进行自适应调整,充分利用较优不可行个体的有效信息,有效提高对可行域的搜索效率.其次,采用新的ε约束排序机制确定迁入率和迁出率,较好地平衡可行个体与不可行个体之间的关系.再次,为了增强迁移机制的搜索能力,提出新的动态迁移策略.最后,采用分段logistic混沌映射改进物种变异机制,提高了算法的收敛精度.通过对13个标准测试函数的仿真实验表明,εBBO-dm较其他算法在收敛精度和收敛速度上具有明显优势,尤其适合于复杂单目标约束优化问题的求解.; 毕晓君王珏李博李吉成

基于特征解选取的高维多目标可视化研究被引量：2: 2013年; 为了解决高维多目标优化问题中有效可视化Pareto最优解集这一难题,提出了一种基于特征解选取的n维图表可视化技术.首先,针对多目标优化问题的特性,提取Pareto最优解集中特征性明显的特征解;然后,针对不同的决策需求提出2种目标信息共享机制,将特征解各目标信息共享后进行有效排序分层;最后,以子图表形式进行绘制.该方法有效去除Pareto最优解集中性能相近的冗余解,对特征解各目标数据信息、性能优劣变化趋势及决策者的决策信息进行可视化.基于此思想设计的高维多目标可视化模型,方便决策者对Pareto最优解集的分析和决策.; 毕晓君李博王珏; 关键词：可视化技术

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王珏