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BBO es uno de los nuevos algoritmos metaheursticos de optimizacin, que se basa en la ciencia de la biogeografa. Puede utilizarse para resolver problemas de optimizacin a travs de la migracin y deriva de especies entre hbitats. Se han propuesto muchos algoritmos BBO mejorados, pero todava haba muchas deficiencias en la optimizacin global, la velocidad de convergencia y la complejidad del algoritmo. En respuesta a los problemas anteriores, este artculo propone un algoritmo BBO mejorado (DCGBBO) mediante un sistema P jerrquico similar a un tejido con reglas de ablacin desencadenantes. La computacin de membrana es una rama de la computacin natural que pretende abstraer modelos computacionales (sistema P) a partir de la estructura y funcin de las clulas biolgicas y de la colaboracin de grupos celulares como rganos y tejidos. En este trabajo, en primer lugar, se genera un operador de migracin de cruce dinmico para mejorar la capacidad de bsqueda global y aumentar tambin la diversidad de especies. En segundo lugar, se introduce un operador de mutacin gaussiano dinmico para acelerar la convergencia y mejorar la capacidad de bsqueda local. Para garantizar la correccin y viabilidad de la mutacin, se disea una tasa de mutacin mxima unificada. Por ltimo, se combina un sistema P jerrquico de tipo tisular con reglas de ablacin desencadenantes con el algoritmo DCGBBO, haciendo uso de reglas de evolucin y reglas de comunicacin para lograr la migracin y mutacin de soluciones y reducir la complejidad computacional. En los experimentos, se aplican ocho funciones de referencia clsicas y funciones de referencia CEC 2017 para demostrar el efecto de nuestro algoritmo. Aplicamos el algoritmo propuesto para segmentar cuatro imgenes en color, y los resultados demostraron ser mejores en comparacin con otros algoritmos.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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