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自适应并行混沌免疫进化规划

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基于克隆选择原理,提出一种新的并行混沌免疫进化规划算法.在算法中,根据抗体抗原亲和度将抗体种群分为两个子群,相应的提出混沌克隆算子和超变异算子,混沌克隆算子在局部空间具有较强搜索能力,超变异算子在广阔空间具有大范围搜索能力,通过两个算子的并行操作使局部寻优和多样性保持相结合,从而提高算法的搜索效率.仿真表明,与传统进化规划(EP)和基于混沌变异的进化算法(EACM)相比较,并行免疫进化规划搜索效率高,能有效抑制早熟收敛现象,可用于解决复杂的机器学习问题.

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来源
《第十六届中国神经网络大会(CNNC2006)暨首届中国人工免疫系统专题会议(CAISC06)》|2006年|294-297|共4页
会议地点哈尔滨
作者
程博; 王峰; 曹秉刚; 王军平;
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作者单位

中国神经网络委员会;

中国电子学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工智能理论;算法理论;
关键词
免疫算法; 混沌搜索; 克隆选择; 进化规划; 并行进化;

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