基于免疫和进化扩散算法的全局优化问题求解算法
在求解全局优化问题时,通常免疫算法、进化扩散算法分别在局部搜索和全局搜索方面表现较弱.针对这一情况,基于免疫和进化扩散算法,提出了一个免疫一进化扩散算法.该算法结合了免疫和进化扩散两种算法的优点,一方面通过引入基于共享机制的小生境算法,保持了群体的多样性,另一方面通过提出一种步长参数动态调整策略,提高了算法效率.实验结果表明,在给定精度下,该算法的效率和稳定性都明显优于Tsui的进化扩散算法和Ingber的自适应模拟退火算法.最后对步长参数动态调整策略进行了分析.
人工智能、全局优化算法、免疫-进化扩散算法、小生境
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金重大项目60496321;国家自然科学基金项目60373098,60573073,60503016,60873149,60773099,60703022;"863"国家高技术研究发展计划项目2006AA10Z245;吉林省科技发展计划重大项目20020303;吉林省科技发展计划项目20030523;欧盟项目TH/Asia Link/O1O111
2016-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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