改进自组织迁移算法及其在Bump问题中的应用

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.

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)

所属期刊栏目：46

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60773009;广东工业大学校博士基金093058

在线出版日期：2010-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：25-26,35