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2020年INS SCI1区TOP：平衡复合运动优化算法BCMO，深度解析+性能实测

news 来源：原创 2025/9/14 8:24:29

目录

    • 1.摘要
    • 2.算法原理
    • 3.结果展示
    • 4.参考文献
    • 5.代码获取

1.摘要

元启发式算法因其强大的鲁棒性和简便的编程方式，在优化领域中发挥着重要作用。本文提出了一种基于平衡复合运动优化算法BCMO，其核心思想是在解空间中平衡个体的复合运动特性。通过概率选择模型，使全局搜索与局部搜索得以均衡，从而为每个个体创建一种运动机制。

2.算法原理

初始化

在解空间中均匀初始化种群分布：
x i = x i L + r a n d ( 1 , d ) × ( x i U − x i L ) \mathbf{x}_i=\mathbf{x}_i^L+\mathbf{rand}(1,d)\times\left(\mathbf{x}_i^U-\mathbf{x}_i^L\right) xi​=xiL​+rand(1,d)×(xiU​−xiL​)

然后评估总体 f ( x ) f(x) f(x)的目标函数值，并根据对 f ( x ) f (x) f(x)的排序对所有个体进行排序：
x = arg ⁡ s o r t { f ( x ) } \mathbf{x}=\arg sort\{f(\mathbf{x})\} x=argsort{f(x)}

即时全局点和最佳个体的确定

在BCMO算法中，种群中的个体在每一代根据目标函数值进行排名。排名较高的个体代表解空间S中的较优局部最优区域。目标函数值较好的个体具有更高的排名，并通过类似粒子运动的方式在S中移动，以寻找最优解。

解空间中个体的复合运动

在BCMO算法中，第i个个体（除了最优个体）可以朝向或远离排名更好的第j个个体，以及解空间S中的全局优化点O进行移动。在BCMO中，全局搜索 v j v_j vj​的移动计算公式为：
v j = α j ( x O i n − x j ) \mathbf{v}_j=\mathbf{\alpha}_j\left(\mathbf{x}_{Oin}-\mathbf{x}_j\right) vj​=αj​(xOin​−xj​)

流程图

3.结果展示


4.参考文献

[1] Le-Duc T, Nguyen Q H, Nguyen-Xuan H. Balancing composite motion optimization[J]. Information Sciences, 2020, 520: 250-270.

5.代码获取

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