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一种个性化变异的免疫粒子群算法
被引量：
4
1
作者
杜振鑫
王兆青
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第27期44-48,共5页
为了克服粒子群算法易早熟、后期收敛慢的缺点,根据免疫优化理论,提出一种改进的个性化变异免疫粒子群算法。该算法通过对适应度较低的弱势抗体群采用疫苗启发式变异、柯西变异和对称变异,加快了算法收敛速度,增强了算法逃离局部最优的...
为了克服粒子群算法易早熟、后期收敛慢的缺点,根据免疫优化理论,提出一种改进的个性化变异免疫粒子群算法。该算法通过对适应度较低的弱势抗体群采用疫苗启发式变异、柯西变异和对称变异,加快了算法收敛速度,增强了算法逃离局部最优的能力;通过对适应度较高的记忆抗体群采用正态变异和改进的混沌扰动,提高了算法的收敛精度。同时,算法中的交叉变异率均实行自适应调整。实验结果表明该算法优于几种典型的粒子群算法和基本免疫克隆算法。
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关键词
粒子群优化
免疫克隆
个性化变异
种群多样性
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职称材料
题名
一种个性化变异的免疫粒子群算法
被引量：
4
1
作者
杜振鑫
王兆青
机构
浙江理工大学计算机技术教研部
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第27期44-48,共5页
基金
浙江省重大科技专项(优先主题)工业项目(No.2008C11071-1)
文摘
为了克服粒子群算法易早熟、后期收敛慢的缺点,根据免疫优化理论,提出一种改进的个性化变异免疫粒子群算法。该算法通过对适应度较低的弱势抗体群采用疫苗启发式变异、柯西变异和对称变异,加快了算法收敛速度,增强了算法逃离局部最优的能力;通过对适应度较高的记忆抗体群采用正态变异和改进的混沌扰动,提高了算法的收敛精度。同时,算法中的交叉变异率均实行自适应调整。实验结果表明该算法优于几种典型的粒子群算法和基本免疫克隆算法。
关键词
粒子群优化
免疫克隆
个性化变异
种群多样性
Keywords
particle swarm optimization
immune clone
personalized mutation
population diversity
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种个性化变异的免疫粒子群算法
杜振鑫
王兆青
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
4
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