计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
3期
814-815,900
,共3页
免疫优化%多模函数%种群规模%变化规则%局部搜索
免疫優化%多模函數%種群規模%變化規則%跼部搜索
면역우화%다모함수%충군규모%변화규칙%국부수색
为了平衡种群规模对算法搜索效率和有效性的影响,提出了一种种群规模可变的免疫克隆算法求解多模态函数优化问题.给出了种群规模的变化规则、变化幅度和变化的具体实现过程,实现了种群规模根据进化过程自适应的动态变化.此外,结合多模态函数优化的特点,采用Baldwin学习作为局部搜索机制,增强算法搜索最优解的能力.实验结果表明,本算法寻优能力较强,收敛速度较快,并且较为稳定.
為瞭平衡種群規模對算法搜索效率和有效性的影響,提齣瞭一種種群規模可變的免疫剋隆算法求解多模態函數優化問題.給齣瞭種群規模的變化規則、變化幅度和變化的具體實現過程,實現瞭種群規模根據進化過程自適應的動態變化.此外,結閤多模態函數優化的特點,採用Baldwin學習作為跼部搜索機製,增彊算法搜索最優解的能力.實驗結果錶明,本算法尋優能力較彊,收斂速度較快,併且較為穩定.
위료평형충군규모대산법수색효솔화유효성적영향,제출료일충충군규모가변적면역극륭산법구해다모태함수우화문제.급출료충군규모적변화규칙、변화폭도화변화적구체실현과정,실현료충군규모근거진화과정자괄응적동태변화.차외,결합다모태함수우화적특점,채용Baldwin학습작위국부수색궤제,증강산법수색최우해적능력.실험결과표명,본산법심우능력교강,수렴속도교쾌,병차교위은정.
