Abstract-Vi föreslår en ny variation till biogeografibaserad optimering (BBO), som är en evolutionär algoritm (EA) utvecklad för global optimering. Den nya algoritmen använder oppositionsbaserat lärande (OBL) vid sidan av BBO:s migreringshastigheter för att skapa oppositionell BBO (OB BO). Dessutom införs en ny oppositionsmetod som kallas kvasireflektion. Kvasireflektionen baseras på motsatt talteori och vi bevisar matematiskt att den har den högsta förväntade sannolikheten att komma närmare problemlösningen bland alla OBL-metoder. Den oppositionella algoritmen revideras ytterligare genom tillägg av dynamisk domänskalning och viktad reflektion. Simuleringar har utförts för att validera prestandan hos kvasiopposition samt en matematisk analys för ett endimensionellt problem. Empiriska resultat visar att med hjälp av kvasi-reflektion, OB BO betydligt överträffar BBO i form av framgång och det antal fitness funktionsutvärderingar som krävs för att hitta en optimal lösning. Index Terms-Biogeografi-baserad optimering (BBO), evolutionära algoritmer, oppositionsbaserad inlärning, motsatta tal, kvasi-opposite tal, kvasi-reflekterade tal, sannolikhet.
Ergezer m.fl. föreslog en kvasi-reflektion OBL (QROBL) och kombinerade den med biogeografi-baserad optimering REF.
Oppositional biogeography-based optimization
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}