一种新的变异因子选择策略

摘要：

在具有多层学习机制的免疫优化算法中,变异因子的选择概率对算法的有效性起着至关重要的作用.如果选择不够合理,将导致算法容易陷入局部最优,在一定程度上影响解的质量和收敛速度.针对多层学习机制的特点,讨论了各个因子之间的依赖性和相关性,提出了一种新的变异因子选择策略.选择4个基准函数作为测试函数进行了验证,结果表明,解的质量和收敛速度都有了明显的改善.

关键词：多层学习机制、高斯变异、柯西变异、Lateral变异、Baldwinian变异

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61203325;上海市教育发展基金会晨光计划项目12CG35;中国教育部博士点基金20120075120004;中央高校基本科研业务费专项资金13D110416;南通市科技计划项目BK2013050

在线出版日期：2014-11-03（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：225-228