基于分布式免疫进化算法的函数优化

针对遗传算法在寻优过程和多峰值函数求解中出现的“早熟”问题以及免疫算法收敛速度较慢问题,将免疫算法和进化算法进行优势融合,并结合改进的进化算法的并行模型,提出一种新的算法--分布式免疫进化算法（distributed immune evolutionary algorithm,DIEA）。新算法主要包括记忆种群进化模块和子种群进化模块两个部分,子种群的主要功能是找出各个区间的局部最优解;主种群主要是进行全局搜索,寻找全局最优解。仿真实验表明,该算法具有很高的全局寻优能力和很快的收敛速度,适合求解复杂多峰函数优化问题。