一种带有启发式社会学习机制的人工免疫系统
本文提出一种带有启发式社会学习机制的人工免疫系统优化算法（AIS-HSL）。在AIS-HSL中，候选抗体被分成两个群，即精英群（ES）和普通群（CS）。不同的群执行不同的变异机制，即精英群采用自学习机制，普通群采用启发式社会学习（HSL）机制。在HSL机制中，CS中的每个抗体根据亲和力依概率选择ES中的抗体进行学习，以避免陷入局部最优。通过一些比较性实验，来评估 AIS-HSL 算法的性能。实验结果表明，与传统的opt-aiNet算法和IA-AIS算法相比，本文提出的AIS-HSL算法有着更高的收敛精度和收敛速度。
模式识别与智能系统、人工免疫系统、启发式社会学习、自学习、优化
TP18(自动化基础理论)
Natural Science Foundation of China61201087;Research Foundation for the Doctoral Program of Higher Education of China200805581047;Fundamental Research Funds for the Central Universities of China2009350003161424;Guangdong Natural Science Foundation8451027501001203, 10151027501000024, S2011010001492
2014-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
42-50
