分级变异的动态克隆选择算法

被引：11

作者：

胡江强 ^{[1
]}

郭晨 ^{[2
]}

尹建川 ^{[1
]}

李铁山 ^{[1
]}

机构：

[1] 大连海事大学航海学院

[2] 大连海事大学自动化与电气工程学院

来源：

控制与决策 | 2007年 / 06期

关键词：

浮点数编码; 克隆选择; 进化算法; 动态参数; 函数优化;

D O I：

10.13195/j.cd.2007.06.10.hujq.002

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

基于浮点数编码,提出一种分级变异的动态免疫克隆选择优化算法.根据抗体的亲和度将种群分解为3个子种群,分配以不同的搜索任务,实施不同的变异策略.在进化过程中动态改变种群规模、克隆规模和变异参数,从而加快了全局搜索速度,提高了局部搜索精度.对5个复杂函数的优化仿真实验表明了该算法的有效性.

引用

页码：608 / 612

页数：5

共 5 条

[1] 免疫优势克隆算法 [J].

杜海峰 ;

焦李成 ;

刘若辰 .

电子与信息学报, 2004, (12) :1918-1924

[2] 基于免疫原理的进化算法 [J].

罗印升 ;

李人厚 .

控制与决策, 2004, (02) :219-222

[3] 人工免疫系统研究的新进展 [J].

左兴权 ;

李士勇 ;

李远贵 .

计算机自动测量与控制, 2002, (11) :701-705+713

[4] 基于免疫策略的进化算法 [J].

王磊 ;

潘进 ;

焦李成 .

自然科学进展, 2000, (05) :69-73

[5] 人工免疫系统:理论与应用 [J].

丁永生 ;

任立红 .

模式识别与人工智能, 2000, 13 (01) :52-59

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