改进的免疫遗传算法在桁架结构优化设计中的应用

被引：4

作者：

刘明辉

李为吉

机构：

[1] 西北工业大学航空学院

来源：

陕西理工学院学报(自然科学版) | 2006年 / 01期

关键词：

二次选择; 浓度; 信息熵; 矢量距; Euclidean距离;

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：

从免疫系统原理出发,结合遗传算法提出了一种基于二次选择的免疫遗传算法的构造,避免了传统遗传算法易陷于局部最优的不足。对该算法中最为关键的两个部分,选择概率和抗体浓度的构造进行了讨论。并将该算法应用于桁架结构的结构优化设计,与标准遗传算法优化的结果相比较,优化能力有所提高。

引用

页码：42 / 47

页数：6

共 7 条

[1]

遗传算法的基本理论与应用.[M].李敏强等著;.科学出版社.2002,

[2]

遗传算法原理及应用.[M].周明;孙树栋编著;.国防工业出版社.1999,

[3] 免疫算法 [J].

梁鸿生 ;

郝勇娜 ;

王凯 ;

柴继河 .

昆明理工大学学报(理工版), 2003, (05) :72-76

[4] 免疫算法抗体浓度调节定义的改进 [J].

吕岗 ;

陈小平 ;

谭得健 .

数据采集与处理, 2003, (01) :44-48

[5] 人工免疫工程综述 [J].

谈英姿 ;

沈炯 ;

肖隽 ;

宋兆龙 ;

吕震中 .

东南大学学报(自然科学版), 2002, (04) :676-682

[6] 基于免疫算法的TSP问题求解 [J].

刘克胜 ;

曹先彬 ;

郑浩然 ;

王煦法 .

计算机工程, 2000, (01) :1-2+16

[7] 免疫算法与其它模拟进化优化算法的比较研究 [J].

胡朝阳 ;

文福拴 .

电力情报, 1998, (01)

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