基于混沌生物地理学的优化

生物地理学(Biogeograp hy) 是一门研究自然界种群迁移机制的科学 , Dan Simon 用生物地理学的方法和机制来解决工程优化问题 ,提出了生物地理学优化算法(BBO ,Biogeogr

bbocomplex.zip生物地理学优化算法matlabcode，其迁徙模型是较为复杂的非线性模型。

生物地理学优化算法（BBO）是一种进化算法和元启发式方法，其灵感来自生物地理概念：物种形成（新物种的进化），岛屿之间的物种迁移以及物种的灭绝。该算法最初由DanSimon在2008年提出。在本文中，我

自从发表第一篇《详解生物地理学优化(BBO)算法(一)》已经过去十个月了。这期间不断的有网友来咨询我问题,我也说过会进一步的剖析一下大家对该算法的改进方法以及分享我的思路。今天总算有时间静下心来做个汇

bbosimplified简易的生物地理学优化算法matlabcode，其迁徙模型是最简单的线性模型，非常适合初学者学习该优化算法。

本文提出了一种基于混合生物地理学的优化算法(HBBO) 作业车间调度问题(JSP)。 基于生物地理的优化(BBO)是一种新型的生物计算基于生物地理学的方法。 BBO算法搜索全局最优化主要通过两个主要步

鲁棒的视觉目标跟踪是计算机视觉领域中的重要任务，准确地在视频序列中持续定位目标物体。针对复杂场景下目标跟踪的挑战，提出一种基于改进生物地理学优化（mBBO）的鲁棒视觉目标跟踪方法。该方法利用mBBO算

基于多目标生物地理学优化的迁移模型的数值比较

基于生物地理学的迁移速度优化解决多目标优化问题

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