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摘要
针对生物地理学优化算法(biogeography-based optimization, BBO)易早熟收敛、陷入局部最优的问题，引入物种演化理论提出了改进生物地理学优化算法。该算法将所有栖息地按照物种数量划分为三种地区，并建立协同进化关系，合理地采用区间入侵、区内合作/竞争策略，满足多样性的同时避免了早熟收敛。定义了物种更迭和物种进化两种变异策略，提出的双策略协同变异算子旨在解决变异算子对较优解的破坏。通过CEC2017中的八个基准测试函数与标准BBO及相关改进算法相比，该算法在算法性能、稳定性等方面优于BBO及其他改进算法，且该算法不易被局部最优值所限制。将该算法应用于以最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题(flexible Job-Shop scheduling problem, FJSP)以检验其实际应用价值，实验表明，该算法在解决FJSP上具有一定的有效性。
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