【摘 要】
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为平衡生物地理优化（Biogeography-Based Optimization,BBO）算法在搜索过程中多样性和集约性能力，引入共生生物搜索（Symbiotic Organisms Search, SOS）思想，提出基于共生搜索的生物地理学优化（Symbiotic Biogeography Based Optimization, SBBO）算法。首先，通过共生操作优化初始种群，减小初始种群的随
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（72001214; 62106283）；
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为平衡生物地理优化（Biogeography-Based Optimization,BBO）算法在搜索过程中多样性和集约性能力，引入共生生物搜索（Symbiotic Organisms Search, SOS）思想，提出基于共生搜索的生物地理学优化（Symbiotic Biogeography Based Optimization, SBBO）算法。首先，通过共生操作优化初始种群，减小初始种群的随机性。在此基础上，为提高迁移过程对解的多样性的探索能力，避免陷入早熟收敛，提出动态选择迁移算子以及互利迁移算子，并通过余弦自适应因子来平衡两种迁移算子在不同迭代阶段的作用。进一步，提出共栖突变算子，提升算法的种群多样性保持能力。仿真实例表明，该算法可较好地协调局部搜索和全局搜索的能力，能够有效提高求解精度和效率。
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