分层协同进化免疫算法及其在TSP问题中的应用

被引：5

作者：

吴建辉 ^{[1
,2
]}

章兢 ^{[1
]}

张小刚 ^{[1
]}

刘朝华 ^{[1
]}

机构：

[1] 湖南大学电气与信息工程学院

[2] 湖南大学信息科学与工程学院

来源：

电子学报 | 2011年 / 39卷 / 02期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

TSP; 人工免疫算法; 分层; 协同进化; 粒子群优化算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为提高人工免疫算法求解TSP问题的效率,借鉴分层和协同进化的思想,构造了一种基于多子种群免疫进化的两层框架模型,在此模型的基础上提出了一种基于竞争-合作的分层协同进化免疫算法(Hierarchical Co-evolu-tionImmune Algorithm,HCIA).HCIA通过对若干个子种群进行低层免疫操作:局部最优免疫优势、克隆扩增及克隆选择算子、基于改进粒子群优化算法的抗体多样性改善和高层遗传操作:选择、抗体迁移、变异,增强优秀抗体实现亲和度成熟的机会,提高抗体群分布的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡.针对TSP实验结果表明,HCIA具有可靠的全局收敛性及较快的收敛速度.

引用

页码：336 / 344

页数：9

共 9 条

[1] 一种求解TSP问题的分层免疫算法 [J].