一种新的免疫进化算法在函数优化中的应用

摘要：

针对克隆选择算法在求解高维函数优化问题时易陷入局部最优以及收敛速度较慢的弱点,本文基于生物免疫系统内部学习优化机制以及进化算法,提出了一种新的免疫进化算法,它包括正交交叉、单形交叉、克隆、多极变异和选择.新算法将进化计算的思想融入到克隆选择中,提出了一种新的变异算子,在保证种群多样性的同时提高了算法的全局寻优能力.理论分析证明了算法的收敛性,并将算法应用于不同的测试函数进行仿真实验.结果表明,该算法是有效的.

关键词：免疫算法、正交交叉、单形交叉、多极变异、函数优化

所属期刊栏目：30

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60404021,60234030;国家基础研究项目A1420060159;湖南省院士基金资助项目05IJY3035

在线出版日期：2008-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：49-52