【摘 要】
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针对生物地理学优化算法（biogeography based optimization,BBO）容易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于微分进化（differential evolution,DE）改进BBO算法的混合生物地理学（BBO-DE
【机 构】
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华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金优先发展领域基金项目（20120036130001）, 中央高校基本科研业务费基金项目（2014MS93）, 新能源电力系统国家重点实验室自主研究课题基金项目（201414）
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针对生物地理学优化算法（biogeography based optimization,BBO）容易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于微分进化（differential evolution,DE）改进BBO算法的混合生物地理学（BBO-DE）优化算法。通过有机结合BBO算法的利用能力和DE算法的搜索能力,实现利用能力与搜索能力的平衡;引入基于可行性的约束处理机制,解决传统BBO算法无法求解约束优化的问题。通过选定的8个标准测试函数对改进算法进行仿真测试,测试结果验证了改进算法的可行性和有效性,与基本BBO
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