BBO:基于生物地理学的优化

BBO:基于生物地理学的优化

参考文献
《Biogeography-Based Optimization》

一、介绍

生物地理学的数学模型描述了物种如何从一个岛屿迁移到另一个岛屿,新物种如何产生,以及物种如何灭绝。这里的“岛屿”一词是描述性的,而不是字面上的。也就是说,岛屿是地理上与其他栖息地隔离的任何栖息地。在本文中使用了更通用的术语“栖息地”。非常适合生物物种居住的地理区域具有很高的栖息地适宜性指数(HSI)。与HSI相关的特征包括降雨、植被多样性、地形特征多样性、陆地面积和温度等因素。表征可居住性的变量被称为适宜性指数变量(SIVs)。SIVs可以被认为是栖息地的自变量,而HSI可以被认为是因变量。

HSI高的栖息地往往物种数量多,而HSI低的栖息地物种数量少。HSI高的栖息地有许多物种迁移到附近的栖息地,这仅仅是因为它们拥有大量的物种。HSI高的栖息地物种迁移率低,因为它们已经接近物种饱和。因此,高HSI栖息地的物种分布比低HSI栖息地更加稳定。同理,高HSI栖息地的迁出率高;高HSI上的大量物种有很多机会移居到邻近的栖息地。HSI低的栖息地,由于种群稀少,物种迁入率高。新物种向低HSI栖息地的迁移可能会提高栖息地的HSI,因为栖息地的适宜性与其生物多样性成正比。然而,如果一个栖息地的HSI保持较低,那么居住在那里的物种将趋于灭绝,这将进一步为额外的移民开辟道路。因此,低HSI栖息地的物种分布比高HSI栖息地更加动态。

生物地理学是自然界分配物种的方式,类似于一般问题的解。假设我们面临一个问题和一些候选解,只要我们有一个给定解的量化度量能力。好的解类似于具有高HSI的栖息地,差的解代表具有低HSI的栖息地。高HSI解比低HSI解更能抵抗变化。同样,高HSI解倾向于与低HSI解共享其功能。差的解接受了很多好的解的新特性,新功能的加入提高了解的质量。我们称这种解决问题的新方法为基于生物地理学的优化(BBO)。

二、生物地理学

图1显示了一个单一栖息地的物种丰富度模型。迁入率λ和迁出率μ是栖息地物种数量的函数。

BBO:基于生物地理学的优化_第1张图片

随着物种数量的增加,栖息地变得更加拥挤,更少的物种能够成功地生存下来,迁入率降低。达到栖息地能够承载的最大可能物种数量时,迁入率为零。

如果栖息地没有物种,那么迁出率必须为零。随着物种数量的增加,栖息地变得更加拥挤,更多的物种能够离开栖息地探索其他可能的居住地,迁出率增加。

现在,考虑栖息地恰好包含S个物种的概率Ps。Ps随时间t变化(t+Δt),如下所示:

在这里插入图片描述

在t+Δt时刻有S个物种,以下条件之一必然成立:

  • t到t+Δt时刻没有物种迁入迁出
  • t时刻有S-1个物种,1个物种迁入
  • t时刻有S+1个物种,1个物种迁出

你可能感兴趣的:(单目标进化算法)