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Se descubren dos defectos de la optimización basada en la biogeografía (BBO) analizando las características de su operador de migración dominante. Uno es que, debido a la topología global y a la estrategia de migración de copia directa, la información de varios hábitats de buena calidad tiende a copiarse a la totalidad de los hábitats rápidamente, lo que llevaría a una convergencia prematura. La otra es que las soluciones generadas por el proceso de migración se distribuyen sólo en algunas regiones concretas, de modo que no se pueden investigar muchas otras zonas en las que pueden existir soluciones competitivas. Para remediar el primer problema, se introduce en BBO un nuevo operador de migración desarrollado precisamente modificando la topología y el modo de copia. Además, se propone un mecanismo de diversidad. Para subsanar el segundo defecto, se propone un proceso de aprendizaje ortogonal cuantitativo basado en la cuantización espacial y el diseño ortogonal. Su objetivo es investigar a fondo la región factible para obtener soluciones más competitivas. La eficacia de los enfoques propuestos se verifica en un conjunto de funciones de referencia con características diversas. Los resultados experimentales revelan que el método propuesto tiene méritos en cuanto a calidad de la solución, rendimiento de convergencia, etc., en comparación con el BBO básico, cinco algoritmos variantes del BBO, siete algoritmos basados en aprendizaje ortogonal y otros algoritmos evolutivos no basados en OL. También se analizan los efectos de cada componente mejorado.
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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