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生物地理学优化算法（Biogeography-BasedOptimization，BBO）是一种模仿物种迁移规律的智能优化算法，其中迁移算子是影响优化效果的关键环节。基于迁移地的选择模式（以迁出率高的
针对柔性作业车间调度问题，对生物地理学优化算法中的迁移操作和突变操作进行改进，提出一种改进的生物地理学优化算法。在算法初始阶段采用混合初始化的方法，提高初始种群质量；对迁移操作和突变操作采用不同选择方
针对生物地理学优化算法（Biogeography-BasedOptimization，BBO）易发生早熟收敛、陷入局部最优的问题，提出一种基于邻域引力学习的生物地理学优化算法（NeighborForc
论文研究-基于进化规划的新型生物地理学优化算法研究.pdf, 生物地理学优化算法是一种新的全局优化算法,但该算法存在搜索能力不强的缺点. 针对此不足,提出一种基于进化规划算法的实数编码混合生物地理学
根据有关数学方法，调用 Matlab 软件环境提供的有关命令或算法函数而编制的计算程序，即 M 文件。这些 M 文件格式，可以直接在 Matlab 软件中 运行，也可以 txt 文件方式打开进行编辑。
一种比较新的生物地理学算法（BBO）以及BBO算法和差分进化算法相结合的matlab程序，程序优化较好，比较小，运行速度快。
计量地理学华东师范大学期末试卷
在白垩纪，被子植物进化并多样化。 在进化和辐射的过程中，各种花粉的来源不确定。 天竺葵花粉代表了被子植物的早期种群，在Campanian和Maastrichtian时代在多样性和优势方面达到了顶峰。
基于生物地理学的迁移速度优化解决多目标优化问题
基于多目标混合自适应生物地理学的优化预测DNA基序
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