计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2010年
6期
230-233,243
,共5页
遗传算法%精英选择策略%免疫遗传算法
遺傳算法%精英選擇策略%免疫遺傳算法
유전산법%정영선택책략%면역유전산법
研究遗传算法等经典算法存在早熟、收敛速度慢等问题,针对上述问题,提出了新的抗体相似度、期望繁殖率以及克隆选择概率的定义及算法,结合Elitism策略提出了免疫遗传算法并建立了数学模型.抗体的相似度和期望繁殖率在进化过程中可以动态调整,以平衡群体的多样性和算法的收敛速度,采用了Elitism策略,保证算法收敛到全局最优解,选用PID控制进行仿真实验,通过与其他经典算法比较,结果表明算法具有一定的可行性.
研究遺傳算法等經典算法存在早熟、收斂速度慢等問題,針對上述問題,提齣瞭新的抗體相似度、期望繁殖率以及剋隆選擇概率的定義及算法,結閤Elitism策略提齣瞭免疫遺傳算法併建立瞭數學模型.抗體的相似度和期望繁殖率在進化過程中可以動態調整,以平衡群體的多樣性和算法的收斂速度,採用瞭Elitism策略,保證算法收斂到全跼最優解,選用PID控製進行倣真實驗,通過與其他經典算法比較,結果錶明算法具有一定的可行性.
연구유전산법등경전산법존재조숙、수렴속도만등문제,침대상술문제,제출료신적항체상사도、기망번식솔이급극륭선택개솔적정의급산법,결합Elitism책략제출료면역유전산법병건립료수학모형.항체적상사도화기망번식솔재진화과정중가이동태조정,이평형군체적다양성화산법적수렴속도,채용료Elitism책략,보증산법수렴도전국최우해,선용PID공제진행방진실험,통과여기타경전산법비교,결과표명산법구유일정적가행성.
