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求解概率优化问题的微种群免疫优化算法
被引量：
3
1
作者
张著洪
张仁崇
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期1785-1794,共10页
针对未知随机变量分布环境下的非线性概率优化模型,探讨微种群免疫优化算法。算法设计中,基于危险理论的应答模式,设计隐并行优化结构;经由自适应采样方法辨析优质和劣质个体;通过动态调整个体的危险半径确定危险区域和不同类型子群;利...
针对未知随机变量分布环境下的非线性概率优化模型,探讨微种群免疫优化算法。算法设计中,基于危险理论的应答模式,设计隐并行优化结构;经由自适应采样方法辨析优质和劣质个体;通过动态调整个体的危险半径确定危险区域和不同类型子群;利用多种变异策略指导个体展开多方位局部和全局搜索。该算法的计算复杂度依赖于迭代数、变量维数和群体规模,其具有进化种群规模小、可调参数少和结构简单等优点。借助理论测试例子和公交车调度问题,比较性的数值实验显示,此算法在寻优效率、搜索效果等方面均有一定的优势,对复杂概率优化模型有较好潜力。
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关键词
单目标p-模型
免疫优化
危险理论
自适应采样
微种群
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职称材料
题名
求解概率优化问题的微种群免疫优化算法
被引量：
3
1
作者
张著洪
张仁崇
机构
贵州大学大数据与信息工程学院
贵州大学理学院系统科学及信息技术研究所
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期1785-1794,共10页
基金
国家自然科学基金(61563009)
国家教育部博士点专项基金(20125201110003)
贵州大学研究生创新基金(2015057)~~
文摘
针对未知随机变量分布环境下的非线性概率优化模型,探讨微种群免疫优化算法。算法设计中,基于危险理论的应答模式,设计隐并行优化结构;经由自适应采样方法辨析优质和劣质个体;通过动态调整个体的危险半径确定危险区域和不同类型子群;利用多种变异策略指导个体展开多方位局部和全局搜索。该算法的计算复杂度依赖于迭代数、变量维数和群体规模,其具有进化种群规模小、可调参数少和结构简单等优点。借助理论测试例子和公交车调度问题,比较性的数值实验显示,此算法在寻优效率、搜索效果等方面均有一定的优势,对复杂概率优化模型有较好潜力。
关键词
单目标p-模型
免疫优化
危险理论
自适应采样
微种群
Keywords
single-objective
p-
model
immune optimization
danger theory
adaptive sampling
micro population
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
求解概率优化问题的微种群免疫优化算法
张著洪
张仁崇
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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