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采用正交免疫克隆粒子群算法求解SAT问题
被引：12
作者：
丛琳
沙宇恒
焦李成
机构：
[1] 西安电子科技大学智能信息处理研究所
来源：
关键词：
粒子群优化;
人工免疫系统;
克隆选择;
正交设计;
可满足性问题;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
140502 [人工智能];
摘要：
根据Kennedy和Eberhart提出的二进制粒子群算法,基于抗体克隆选择理论提出一种求解合取范式可满足问题的粒子群算法——正交免疫克隆粒子群算法.该算法将合取范式可满足问题转换为求解目标函数最小值的优化问题,为提高收敛速度,根据子句的先验知识计算出个体的初始指派概率对种群进行初始化.为了避免算法早熟收敛,提高粒子群个体解分布的均匀性,将离散正交交叉算子用于免疫基因操作中,并给出适应于求解合取范式可满足问题的免疫粒子群进化算子.实验采用标准SATLIB库中变量个数从20～250的3700个不同规模的标准合取范式可满足问题对正交免疫克隆粒子群算法的性能作了全面的测试,并与标准粒子群算法和免疫克隆选择算法进行了比较.结果表明,正交免疫克隆粒子群算法的成功率在3个算法中最高,运行时间和评价次数最少.
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页码：616 / 621
页数：6
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