计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
14期
17-22
,共6页
多方法协作%免疫进化算法%多种群%模式搜索法
多方法協作%免疫進化算法%多種群%模式搜索法
다방법협작%면역진화산법%다충군%모식수색법
为提高免疫进化算法的全局寻优能力并降低计算复杂度,提出了多方法协作免疫进化算法.对免疫进化算法进行了改进.考虑抗体个体差异性,将抗体种群划分为精英、普通和劣等子群,对其分别执行高斯变异、均匀变异和消亡更新等差别化操作,增强了算法全局搜索能力.模式搜索法的探测和模式移动策略由单步交替改为贪婪下降,加快了算法收敛速度.将模式搜索法作为局部搜索工具嵌入免疫进化流程,同时采用免疫进化信息指导模式搜索法的初始点和参数设置,实现多方法协作优化.采用经典测试函数和某星载电子设备布局优化问题对算法进行了测试,测试结果表明算法寻优能力和收敛速度优于免疫进化算法,计算复杂度有显著下降.
為提高免疫進化算法的全跼尋優能力併降低計算複雜度,提齣瞭多方法協作免疫進化算法.對免疫進化算法進行瞭改進.攷慮抗體箇體差異性,將抗體種群劃分為精英、普通和劣等子群,對其分彆執行高斯變異、均勻變異和消亡更新等差彆化操作,增彊瞭算法全跼搜索能力.模式搜索法的探測和模式移動策略由單步交替改為貪婪下降,加快瞭算法收斂速度.將模式搜索法作為跼部搜索工具嵌入免疫進化流程,同時採用免疫進化信息指導模式搜索法的初始點和參數設置,實現多方法協作優化.採用經典測試函數和某星載電子設備佈跼優化問題對算法進行瞭測試,測試結果錶明算法尋優能力和收斂速度優于免疫進化算法,計算複雜度有顯著下降.
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