竞争合作型协同进化免疫算法及其在旅行商问题中的应用
为提高人工免疫算法的收敛性能,提出了一种竞争合作型协同进化免疫优势克隆选择算法(CCCICA).把生态学中的协同进化思想引入到人工免疫算法中,考虑了环境和子群间相互竞争的关系,子种群内部通过局部最优免疫优势,克隆扩增,自适应动态高频混合变异等相关算子的操作加快了种群亲和度成熟速度.把信息熵理论引入到算法中完善了种群的多样性.所有子种群共享同一高层优良库,并将其作为抗体子种群领导集合,对高层优良种群进行免疫杂交操作,通过迁移操作把优良个体返回到各子种群,实现了整个种群信息交流与协作.针对旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)多个实例结果表明:与其它智能算法相比较该算法具有较好的性能.
人工免疫、克隆选择、局部最优免疫优势、竞争合作、协同进化、旅行商问题(TSP)
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金重点资助项目60634020;湖南省科技计划重点资助项目2010GK2022
2011-01-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
1322-1330