1 简介
生物地理学(Biogeography)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,Biogeography-Based Optimization).生物地理学优化算法以其独特的搜索机制和较好的性能在智能优化算法领域得到了广泛的关注.对生物地理学优化算法的设计原理,迁徙模型,算法流程及相应迁移和突变操作进行了综述.













2 部分代码
function data=JustLoad(data)% data=load('New8');% data=data.data;Inputs=data.Inputs';Targets=data.Targets';Targets=Targets(:,1);nSample=size(Inputs,1);% Shuffle Data% S=randperm(nSample);% Inputs=Inputs(S,:);% Targets=Targets(S,:);% Train DatapTrain=1.0;nTrain=round(pTrain*nSample);TrainInputs=Inputs(1:nTrain,:);TrainTargets=Targets(1:nTrain,:);% Test DataTestInputs=Inputs(nTrain+1:end,:);TestTargets=Targets(nTrain+1:end,:);% Exportdata.TrainInputs=TrainInputs;data.TrainTargets=TrainTargets;data.TestInputs=TestInputs;data.TestTargets=TestTargets;end
3 仿真结果



4 参考文献
[1]杨蒙蒙. 基于混合生物地理学优化算法和BP神经网络的树叶分类系统[D]. 南京师范大学.
博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。
部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。
生物地理学优化算法(BBO)由Dan Simon提出,用于解决工程问题。该算法结合生物地理学的种群迁移概念,展现出独特的搜索机制和优良的性能,在智能优化领域受到广泛关注。本文综述了BBO的设计原理、迁徙模型、算法流程和变异操作,同时提供了部分代码实现和仿真结果。
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