具脉冲出生和季节性捕杀的种群系统优化算法

黄光球，陆秋琴

西安建筑科技大学 管理学院，西安 710055

非线性规划问题的全局最优解的求解是一个非常困难的问题，因为只有凸规划且其数学表达式可导时，采用传统优化理论才能获得其全局最优解。若非线性规划是非凸非凹或者是其数学表达式不可导，则传统优化理论失效。为了解决该问题，人们发明了群智能优化算法来求取非线性优化问题的全局最优解[1-3]。此类算法对非线性优化问题的结构没有特殊限制条件，因而具有广泛的适应性。

传统的群智能优化算法是依据一些特殊的自然现象构造而得，自然现象本身的特征对群智能优化算法的性能影响很大。因此，寻找具有优良特性的自然现象来构造群智能优化算法是提升群智能优化算法的有效手段。最近几年，人们已提出了很多新型的群智能优化算法，如蝙蝠算法[4]、蜂群算法[5]、鲸鱼算法[6]、蛙跳算法[7]、灰狼算法[8]、布谷鸟算法[9]等，这些算法的共同特征是算法所依据的自然现象非常简单，无法用数学模型进行描述。由于存在此缺陷，关于算法的参数确定和性能分析变得异常困难。

为了解决上述问题，人们开始寻求能被数学模型很好描述的自然现象来开发新一代群智能优化算法，其中能够被种群动力学数学模型[10-11]描述的自然现象就是其中的一种。文献[12]采用两个种群Lotka-Volterra 种群动力学模型构建出了第一个种群动力学算法，种群间的作用关系有竞争、互利、捕食-被食、融合、突变和选择；……