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1.
基于免疫克隆原理的改进粒子群优化算法的研究 总被引:10,自引:1,他引:9
提出了一种改进的粒子群优化(PSO)算法来进行函数优化,以克服PSO算法容易陷入局部极值的不足,加快收敛速度,从而实现全局搜索.PSO算法是基于群体智能的随机优化算法,参数结构简单,但收敛速度慢,容易陷入局部极值.通过对PSO算法的深入分析,基于传统的速度--位置更新操作,把免疫克隆(IC)原理引入PSO算法中,将抗体视为粒子,根据亲和度的高低进行粒子克隆选择、克隆抑制和高频变异,提高了种群的多样性和全局搜索的能力.测试结果表明,该算法完成全局搜索所需的迭代次数明显少于PSO算法,大大缩短了搜索时间,在多维函数最优解的搜索中具有优良的性能. 相似文献
2.
通过在克隆选择过程中引入聚类竞争机制,提出了一种免疫聚类竞争的克隆选择算法.采用了抗体聚类、竞争扩增、克隆删除、体细胞高频变异、抗体循环补充等思想及相关算子操作,增强聚类族中的优秀个体获得克隆扩增实现亲和力成熟的机会,提高抗体群分布的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡.实验仿真及应用结果表明:该算法具有可靠的全局收敛性及较快的收敛速度,将其应用于冶金过程目标优化中取得较好的效果. 相似文献
3.
根据生物免疫系统中存在的免疫网络调节机理,提出了一种实数编码的混沌超变异免疫算法,该算法结合克隆选择原理和混沌理论建立新的混沌超变异操作,增强了算法局部搜索能力.同时基于免疫网络数学模型设计抗体的激励水平,并以此作为抗体群免疫网络调节的依据,保持了抗体群的多样性.最后将其应用于函数优化问题,结果表明该算法的收敛性能优于克隆选择算法,而且能够有效克服早收敛问题. 相似文献
4.
基于免疫蛙跳算法的梯级水库群优化调度 总被引:2,自引:2,他引:0
针对混洗蛙跳算法存在的问题,结合克隆选择算法和混洗蛙跳算法各自优势,提出了一种免疫蛙跳算法(ISFLA),并将其应用于梯级水库群优化调度中. ISFLA将克隆选择算法嵌入到混洗蛙跳算法框架中,对整个群体循环进行分组进化与混合,在混合之后构造子群体执行克隆选择操作, 以提高算法的局部搜索能力.通过实际工程验证了该算法的可行性与高效性,从而为梯级水库群发电调度问题的求解提供了一种新的途径. 相似文献
5.
基于克隆选择原理,引入混沌机制和小生境技术,提出了一种新的人工免疫算法--改进型克隆选择算法(ICSA).该算法设计了一种自适应混沌变异算子,有效地避免了搜索的盲目性,提高了算法的收敛速度.利用随机过程鞅理论,分析了算法所形成抗体种群的平均适应度鞅的性质,并且当种群为有限状态时,证明了该算法能以概率1确保在有限步内收敛到全局最优解.对多模态函数优化的仿真实验表明,该算法能有效地抑制早熟,具有更好的全局收敛性. 相似文献
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7.
有效的混合量子遗传算法 总被引:8,自引:0,他引:8
提出了一种可控旋转门操作及新的算法终止条件.可控旋转门操作使得几率幅值不仅可以收敛到0或1,还可以收敛到ε(1-ε),有利于算法跳出局部最优;而新的终止条件是利用种群的聚拢因子和量子位收敛因子而设定,使得终止参数γ尽可能地少受几率幅值干扰,更好地控制所得好解与其运行时间的关系.另外,把单纯形法作为局部搜索策略,利用其强方向性,使得算法效率有较大提高.最后的理论分析证明了新算法的全局收敛性,而数值实验在相应指标性能的对比上再次表明该算法有较快的收敛速度和较高的收敛精度. 相似文献
8.
基于Jia&Dyer的一般性失望模型,给出一种新的非对称风险度量方法,建立该风险度量下考虑证券最小交易单位约束的组合投资二次整数规划模型;进而依据体液免疫原理设计实用、简单的新体液免疫算法,并寻求该模型的最优方案.算法设计中引入优秀抗体演化操作,搜集和更新进化中最好解,以及建立能增强群体多样性及具有较强整体、局部、并行搜索能力的免疫操作,从多方位搜索最优解.实证及比较表明,所获算法的整体和局部搜索能力强、能快速获取最优投资决策方案,所建模型的合理性和有效性被论证. 相似文献
9.