计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2008年
10期
166-169
,共4页
无源光网络%遗传算法%免疫算子
無源光網絡%遺傳算法%免疫算子
무원광망락%유전산법%면역산자
在传统遗传算法基础上提出一种改进遗传算法--免疫遗传算法(IGA),该算法将生物系统免疫思想引入遗传算法中,通过计算抗体之间的亲和度来促进和抑制抗体,既保留了群体中较优抗体又保证了抗体多样性,避免搜索进化的过早收敛,得到全局最优解.文中采用此改进算法来控制无源光中光分支器和光网络单元中位置分配选择,通过浓度因子控制解空间的搜索方向,帮助逃离局部极值.利用Visual C++6.0对改进的免疫遗传算法和传统遗传算法进行比较,证明IGA的有效性和优越性.
在傳統遺傳算法基礎上提齣一種改進遺傳算法--免疫遺傳算法(IGA),該算法將生物繫統免疫思想引入遺傳算法中,通過計算抗體之間的親和度來促進和抑製抗體,既保留瞭群體中較優抗體又保證瞭抗體多樣性,避免搜索進化的過早收斂,得到全跼最優解.文中採用此改進算法來控製無源光中光分支器和光網絡單元中位置分配選擇,通過濃度因子控製解空間的搜索方嚮,幫助逃離跼部極值.利用Visual C++6.0對改進的免疫遺傳算法和傳統遺傳算法進行比較,證明IGA的有效性和優越性.
재전통유전산법기출상제출일충개진유전산법--면역유전산법(IGA),해산법장생물계통면역사상인입유전산법중,통과계산항체지간적친화도래촉진화억제항체,기보류료군체중교우항체우보증료항체다양성,피면수색진화적과조수렴,득도전국최우해.문중채용차개진산법래공제무원광중광분지기화광망락단원중위치분배선택,통과농도인자공제해공간적수색방향,방조도리국부겁치.이용Visual C++6.0대개진적면역유전산법화전통유전산법진행비교,증명IGA적유효성화우월성.
