Resumen

La optimización basada en la biogeografía (BBO), un algoritmo metaheurístico propuesto recientemente, se ha aplicado con éxito a muchos problemas de optimización debido a su simplicidad y eficiencia. Sin embargo, el BBO es sensible a la maldición de la dimensionalidad; su rendimiento se degrada rápidamente a medida que aumenta la dimensionalidad del espacio de búsqueda. En este trabajo, se propone un operador de migración selectiva para aumentar el rendimiento de BBO y lo denominamos BBO selectivo (SBBO). El operador de migración diferencial se selecciona heurísticamente para explorar el área global en la medida de lo posible, mientras que el operador de migración normal distribuido se elige para explotar el área local. Mediante la selección heurística, se puede utilizar un operador de migración adecuado para buscar el óptimo global de forma eficiente. Además, se adopta la estrategia de coevolución cooperativa (CC) para resolver problemas de optimización global a gran escala (LSOP). Para tratar la contribución del desequilibrio de los subgrupos a la solución global en el contexto de la CC, se propone una asignación de recursos informáticos más eficiente. Se llevan a cabo amplios experimentos en el conjunto de referencia CEC 2010 para la optimización global a gran escala, y los resultados muestran la eficacia y la eficiencia de SBBO en comparación con las variantes de BBO y otros algoritmos representativos para LSOPs. Además, los resultados confirman que la asignación de recursos informáticos propuesta es vital para la optimización a gran escala dentro del presupuesto de computación limitado.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmo genético Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithm Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:operador de migración apropiado, operador de migración distribuido, eficiencia del sbbo, algoritmo metaheurístico propuesto, aumento del espacio de búsqueda, operador de migración diferencial, problema de optimización global, operador de migración selectiva, contribuciones de desequilibrio de subgrupos, contexto de cc
• Keywords:appropriate migration operator, distributed migration operator, efficiency of sbbo, proposed metaheuristic algorithm, search space increase, differential migration operator, global optimization problem, selective migration operator, subgroup imbalance contributions, context of cc