基于免疫原理的差分进化

被引：11

作者：

吴燕玲

卢建刚

孙优贤

机构：

[1] 浙江大学工业控制技术国家重点实验室

来源：

控制与决策 | 2007年 / 11期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

差分进化; 免疫疫苗; 优良个体; 收敛性;

D O I：

10.13195/j.cd.2007.11.111.wuyl.019

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为了提高疫苗在复杂函数优化问题中的正确性和使用效率,提出一种新的疫苗形式及其提取方法,并给出了接种概率的自适应确定方法.将上述方法与差分进化相结合,得到一种新算法——免疫差分进化(IDE).引入超变异算子来维持种群的多样性,防止早熟现象.实验结果表明,与标准的差分进化算法相比,新算法计算量小,收敛速度快,全局寻优能力强.

引用

页码：1309 / 1312

页数：4

共 6 条

[1] 一种新的免疫遗传算法及其应用 [J].

段玉波 ;

任伟建 ;

霍凤财 ;

董宏丽 ;

不详 .

控制与决策 , 2005, (10) :1185-1188

[2] 免疫算法 [J].

王磊 ;

潘进 ;

焦李成 .

电子学报, 2000, (07) :74-78

[3]

智能优化算法及其应用[M]. 清华大学出版社 , 王凌著, 2001

[4]

进化算法[M]. 冶金工业出版社 , 云庆夏编著, 2000

[5] Anomaly Detection Using Real-Valued Negative Selection [J].

Fabio A. González ;

Dipankar Dasgupta .

Genetic Programming and Evolvable Machines, 2003, 4 (4) :383-403

[6]

Dynamic opti mization of a continuous polymer reactor using a modified differential evolution algorithm .2 Lee M H,Han C,Chang K S. Industrial and Engineering Chemistry Research . 1999

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