一种量化正交免疫克隆粒子群数值优化算法

作     者：丛琳 焦李成 沙宇恒 CONG Lin;JIAO Li-Cheng;SHA Yu-Heng

作者机构：西安电子科技大学智能信息处理研究所西安710071 

基　　金：国家自然科学基金项目(No.60133010.No.60372045) 国家863计划项目(No.2002AA135080) 国家973计划项目(No.2001CB309403)资助 

出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)

年 卷 期：2007年第20卷第5期

页      码：583-592页

摘      要：为了解决粒子群算法收敛速度慢和早熟收敛等问题,根据生物免疫系统理论中的克隆选择学说,提出一种量化正交免疫克隆粒子群算法.给出正交子空间分割算法,并采用正交交叉策略来增强子代个体解分布的均匀性.为避免个体邻域内最优解的丢失,提出一种自学习算子.并证明该算法的全局收敛性.实验中对标准测试函数进行20～1000维的测试,分别与5种算法进行比较,并给出算法参数对计算复杂度的影响.结果表明,本文方法有效克服早熟收敛,并且在保持种群多样性的同时提高收敛速度.

主 题 词：粒子群优化 人工免疫系统 克隆选择 正交设计 进化计算 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-6059.2007.05.001

馆 藏 号：203142420...