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免疫粒子群算法的改进及应用
被引量:
23
1
作者
段富
苏同芬
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第7期1883-1884,1888,共3页
在现有的免疫粒子群算法基础上,增加了交叉和高频变异操作,以保证种群进化的多样性,克服粒子群算法的早熟现象。本算法通过柯西变异提高算法的全局搜索能力;通过高斯变异提高算法的局部搜索能力。此外,为解决随机的、没有指导的交叉变...
在现有的免疫粒子群算法基础上,增加了交叉和高频变异操作,以保证种群进化的多样性,克服粒子群算法的早熟现象。本算法通过柯西变异提高算法的全局搜索能力;通过高斯变异提高算法的局部搜索能力。此外,为解决随机的、没有指导的交叉变异操作可能引起的退化现象,引入了疫苗提取和疫苗接种策略。仿真结果表明算法的收敛速度和精度都有明显提高。
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关键词
人工免疫
粒子群优化
柯西变异
高斯变异
疫苗
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职称材料
题名
免疫粒子群算法的改进及应用
被引量:
23
1
作者
段富
苏同芬
机构
太原理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第7期1883-1884,1888,共3页
基金
山西省科技攻关项目(2007031129)
文摘
在现有的免疫粒子群算法基础上,增加了交叉和高频变异操作,以保证种群进化的多样性,克服粒子群算法的早熟现象。本算法通过柯西变异提高算法的全局搜索能力;通过高斯变异提高算法的局部搜索能力。此外,为解决随机的、没有指导的交叉变异操作可能引起的退化现象,引入了疫苗提取和疫苗接种策略。仿真结果表明算法的收敛速度和精度都有明显提高。
关键词
人工免疫
粒子群优化
柯西变异
高斯变异
疫苗
Keywords
artificial immune
Particle Swarm Optimization(PSO)
Cauchy mutation
Gaussian mutation
vaccine
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
免疫粒子群算法的改进及应用
段富
苏同芬
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010
23
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