基于生物地理学的优化

代码说明：

基于生物地理学的优化，优良的全局优化算法 ！地理学是研究生物的地理分布。执政的生物分布的数学方程首先发现和开发在 1960 年代。工程师的思维方式是我们可以汲取自然。这促使在优化问题中的生物地理学应用。就像数学上的生物遗传学激励遗传算法 （气） 的发展和生物神经元的数学人工神经网络的发展，本文认为生物地理学的数学作为发展的一个新领域的基础： 基于生物地理学的优化 （BBO）。我们讨论自然地理学和其数学，然后讨论如何使用它来解决优化问题。我们看到 BBO 有功能与其他基于生物学的优化方法，如气体和粒子群优化算法 （PSO）。这使得 BBO 适用于许多相同类型的问题这种气体和粒子群优化算法用于，即高维数问题与多个局部最优解。然而，BBO 也有一些在生物学基础的优化方法中是独一无二的功能。我们表现 BBO 上一套 14 的标准基准，并比较它与其他七种以生物学为基础的最优化算法。我们还演示了 BBO 飞机发动机的健康状况估计真实世界的传感器选择问题。