一种新的免疫进化算法在函数优化中的应用

罗一丹; 蔡自兴; 龚涛; 江中央

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一种新的免疫进化算法在函数优化中的应用

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针对克隆选择算法在求解高维函数优化问题时易陷入局部最优以及收敛速度较慢的弱点,本文基于生物免疫系统内部学习优化机制以及进化算法,提出了一种新的免疫进化算法,它包括正交交叉、单形交叉、克隆、多极变异和选择.新算法将进化计算的思想融入到克隆选择中,提出了一种新的变异算子,在保证种群多样性的同时提高了算法的全局寻优能力.理论分析证明了算法的收敛性,并将算法应用于不同的测试函数进行仿真实验.结果表明,该算法是有效的.

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来源
《计算机工程与科学》 |2008年第8期|49-52|共4页
作者
罗一丹; 蔡自兴; 龚涛; 江中央;
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作者单位

中南大学信息科学与工程学院;

湖南;

长沙;

410083;

中南大学信息科学与工程学院;

湖南;

长沙;

410083;

中南大学信息科学与工程学院;

湖南;

长沙;

410083;

中南大学信息科学与工程学院;

湖南;

长沙;

410083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
免疫算法; 正交交叉; 单形交叉; 多极变异; 函数优化;

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