《生物地理學最佳化算法及套用》是2016年6月科學出版社出版的圖書，作者是鄭宇軍，陳勝勇，張敏霞。
《生物地理學最佳化算法及套用》是2016年6月科學出版社出版的圖書，作者是鄭宇軍，陳勝勇，張敏霞。內容簡介生物地理學最佳化算法是一種新興的智慧型最佳化算法。本書系統介紹了生物地理學最佳化算法的研究進展與典型套用，主要內容包括基礎算...
《生物地理學最佳化算法與套用（英文版）》是2019年6月科學出版社出版的圖 書，作者是鄭宇軍。圖書簡介 This book introduces readers to the background general framework, main operators, and other basic characteristics of biogeography-based optimization (BBO), which is an emerging branch of bio-inspired ...
生物地理學最佳化算法是受生物地理學理論啟發而開發的一種進化計算技術，是群智慧型最佳化算法之一，廣泛套用於處理科學和工程領域中的最佳化問題。本書詳細介紹了作者在生物地理學算法改進上的六項研究成果以及四項改進的生物地理學最佳化算法在圖像分割上的套用研究成果。 本書注重理論與套用的結合，遵循由淺入深、循序漸進的...
Biogeography-based optimization（BBO）：生物地理學最佳化算法。是08年被首次在IEEE上提出來的，作者是Dan Simon。它是研究生物的地理分布數學算法在最最佳化問題中的套用。和其他基於生物學的算法相比有很多共性，也有其獨一無二的特性。它是在遺傳算法和粒子群算法的基礎上發展來的。適用於解決高維度的，多目標的最最佳化...
2.5粒子群算法 34 2.5.1粒子群算法的基本思想 34 2.5.2粒子群算法框架與套用 35 2.5.3粒子群算法的其他變種 36 2.6差分進化算法 37 2.6.1差分進化算法的基本思想 37 2.6.2差分進化算法框架與套用 38 2.6.3差分進化算法的其他變種 39 2.7生物地理學最佳化算法 40 2.7.1生物地理學最佳化算法的基本...
（3）仿生最佳化算法的改進與套用研究 對和聲搜尋算法、細菌覓食算法、教與學最佳化算法、及生物地理學等多種仿生最佳化算法展開深入研究，並提出了相應的改進策略改善算法的尋優性能。通過大量的電力系統仿真實驗驗證了提出模型的有效性以及良好的最佳化效果。 （4）PEM燃料電池和太陽能電池模型參數辨識研究 燃料電池、太陽能電池...
特別地，本項目首先創新性地提出了基於時間壓縮的虛擬機集群配置、基於關鍵路徑截取的任務調度、基於多目標最佳化的多核CPU感知虛擬機放置、基於自適應人工蜂群算法的參數估計、基於生物地理學最佳化算法的DAG調度等算法，實現了基於啟發式策略與元啟發式策略相結合的大規模科學工作流時間-費用雙目標占優的帕累托前沿高效計算...
差分進化算法(Differential Evolution，DE)由Storn和Price於1995年首次提出。主要用於求解實數最佳化問題。該算法是一類基於群體的自適應全局最佳化算法，屬於演化算法的一種，由於其具有結構簡單、容易實現、收斂快速、魯棒性強等特點，因而被廣泛套用在數據挖掘、模式識別、數字濾波器設計、人工神經網路、電磁學等各個領域。199...
生物地理域 生物地理域（biogeographic region）是1993年公布的地質學名詞。公布時間 1993年，經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。出處 《地質學名詞》第一版。
本書在歸納近年來計算智慧型研究成果的基礎上，系統且詳細地介紹了計算智慧型中較為典型的9種算法——人工神經網路、遺傳算法、蟻群算法、人工免疫算法、粒子群最佳化算法、人工蜂群算法、生物地理學最佳化算法、多目標最佳化算法以及約束最佳化算法，並給出了各個算法基於MATLAB軟體的仿真實現過程和在信號與通信領域的套用實例，這使...
