计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
26期
43-45
,共3页
路径规划%小生境%免疫克隆%最优保存策略%免疫算法
路徑規劃%小生境%免疫剋隆%最優保存策略%免疫算法
로경규화%소생경%면역극륭%최우보존책략%면역산법
针对标准遗传算法在解决路径规划问题中存在的不能以概率1收敛及进化时出现退化等情况,提出并实现了一种自适应伪并行免疫算法.利用多个子种群同时进化及小生境技术,给出了一种小生境伪并行协同进化策略.提出了一种新的编解码方式,给出了相关的免疫克隆、免疫优势等免疫算子的具体设计.进化过程中克隆规模可依据抗体一抗原亲合度、抗体一抗体亲合力自适应调整,采取了最优保存策略从而保证了算法以概率1收敛.实例验证了该算法的可行性、有效性,与标准遗传算法相比,增强了全局收敛,提高了收敛速度,通过仿真验证,该算法运算速度快、结果精度高,为路径规划问题研究提供了一种新方法.
針對標準遺傳算法在解決路徑規劃問題中存在的不能以概率1收斂及進化時齣現退化等情況,提齣併實現瞭一種自適應偽併行免疫算法.利用多箇子種群同時進化及小生境技術,給齣瞭一種小生境偽併行協同進化策略.提齣瞭一種新的編解碼方式,給齣瞭相關的免疫剋隆、免疫優勢等免疫算子的具體設計.進化過程中剋隆規模可依據抗體一抗原親閤度、抗體一抗體親閤力自適應調整,採取瞭最優保存策略從而保證瞭算法以概率1收斂.實例驗證瞭該算法的可行性、有效性,與標準遺傳算法相比,增彊瞭全跼收斂,提高瞭收斂速度,通過倣真驗證,該算法運算速度快、結果精度高,為路徑規劃問題研究提供瞭一種新方法.
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