基于双种群的混合免疫动态优化算法
针对传统的群智能算法在求解动态优化问题时出现的早熟收敛和多样性缺失等问题,提出一种基于双种群的混合免疫动态优化算法BPAIS.首先,受生物免疫系统中固有免疫反应和自适应免疫反应的启发,将初始种群根据适应度值分为2个种群——固有种群和自适应种群;其次,对固有种群进行固有免疫反应操作,在进行全局性搜索的同时保持种群的多样性,而对自适应种群进行自适应免疫反应操作,采用差分进化算法加强局部搜索能力,通过引入记忆跟踪机制在环境变化时跟踪局部最优解;最后,结合双种群的免疫反应和记忆跟踪机制,提出基于双种群的混合免疫动态优化算法,并在简单测试用例产生器(simple test-case generator,STCG)和移动峰测试函数上进行仿真实验.结果表明,BPAIS具有很好的动态优化能力,能够有效地跟踪和定位全局最优解,与其他算法相比,具有很强的竞争力.
双种群、固有免疫反应、自适应免疫反应、混合免疫动态优化算法、克隆选择
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61403349,61501405,41601418;河南省科技攻关项目182102110399;河南省高等学校重点科研项目18A210025;河南省科学技术研究重点项目14B520066,15A520033;郑州轻工业学院博士基金资助项目2013BSJJ044;郑州轻工业学院研究生科技创新基金;郑州轻工业学院大学生科技活动项目
2019-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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