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基于改进克隆选择算法的时延受限多播路由 总被引:1,自引:0,他引:1
所提改进的克隆选择算法主要利用未成熟优良子群体提供的优良基因信息,根据路径代价最小化的原则和延时要求,修改个体基因以改善种群质量,同时增加一个历史至当前代最佳个体记忆单元以防止种群退化.在无需求解备选路径集的情况,直接运用该算法可快速寻到最优解.对时延受限多播路由的仿真实验表明:该算法比一般克隆选择算法和遗传算法的搜索效率更高,收敛速度更快,且算法复杂度较低,顽健性更强. 相似文献
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基于克隆选择原理和免疫优势理论,本文提出一种新的基于免疫优势的克隆选择聚类算法(Immunodomaince based Clonal Selection Clustering Algorithm,IDCSCA),该算法通过在经典的克隆选择算法框架中,引入基于免疫优势理论的免疫优势算子实现了在线自适应动态获得先验知识和个体间的信息共享。新算法首先通过对群体中若干最优抗体的分析,提取免疫优势,然后将其推广到整个抗体群,通过在进化过程中利用积累的先验知识,在保证抗体种群多样性的基础上加快收敛速度。采用个5个数据集对算法性能进行了测试,与模糊C均值算法(Fuzzy C-means, FCM)、基于遗传算法的模糊聚类算法(Genetic Algorithm based Fuzzy C-means, GAFCM)以及基于克隆选择的模糊聚类算法(Clonal Selection Algorithm based Fuzzy C-means, CSAFCM)比较,结果表明IDCSCA能有效避免聚类中心迭代过程中陷入局部最优点的问题,而且聚类性能更稳定。 相似文献
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文中结合克隆选择算法,模拟退火算法和遗传算法的优点,提出了一种改进的混合克隆退火遗传算法,并将该算法应用于网格计算任务调度问题的求解之中.该算法先通过克隆,退火交叉和高斯变异等操作来产生一组新的抗体,然后再对所产生的抗体进行模拟退火,直到退火温度不能再降低为止,从而求得问题的最优解.理论分析和实验结果表明这种任务调度算法优于其他调度算法,并可以成功地应用于网格环境下的任务调度问题. 相似文献
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一种基于CSA的混和属性特征大数据集聚类算法 总被引:3,自引:3,他引:0
在数据挖掘中,我们经常会遇到和分析大量具有数值和类属特征的数据.然而,现有的大多数分类算法只能单独处理数值特征数据或类属特征数据,而不能分析具有两种混合属性的数据.为此,本文提出一种基于克隆选择的模糊聚类新算法,通过改进距离测度函数将数值特征与类属特征相结合,从而实现具有混合属性特征数据的聚类分析;通过引入克隆选择算法(CSA)实现目标函数的全局优化.由于克隆算子能够将进化搜索与随机搜索、全局搜索和局部搜索相结合,因而通过对候选解进行克隆算子操作,能够快速得到全局最优解.实验结果表明,基于CSA的模糊聚类新算法对于处理具有混和特征的大数据集聚类问题是相当有效的. 相似文献
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为了提高多用户检测技术的性能,改善粒子群算法的局部搜索能力,将克隆选择算法(CS)和传统离散粒子群算法(DPSO)相结合,文中提出一种改进的自适应克隆选择粒子群优化算法(ACSPSO),并用于多用户检测。仿真证明,这种基于ACSPSO的检测器在误码率和收敛速度上都比DPSO和CS得到明显改善。 相似文献
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为快速、准确地判断心音的正常与否,提出了一种记忆抗体克隆聚类算法。该方法将克隆选择算法和监督Gath—Geva算法相结合对心音信号进行识别与分类,并运用Sammon映射算法将高维心音特征数据映射成二维实现分类效果的可视化。试验中,首先对临床采集的主动脉听诊区的心音数据110组(60组正常,50组异常)和二尖瓣听诊区的心音数据100组(60组正常,40组异常)进行预处理和特征提取,然后采用提出的记忆抗体克隆聚类算法对提取的心音特征数据进行识别与分类,平均分类准确率分别达到98.1%和96.2%。 相似文献
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克隆选择算法(简写为CSA)是基于生物免疫学中的克隆选择原理而提出的一种寻优技术,此算法具有收敛速度快,局部搜索能力强的优点;但也有易陷入局部收敛的不足。小生境是生物学中物体生存的一种组织结构,基于这种组织结构产生了小生境共享思想,即对包含相似个体较多的物种,抑制此物种中个体的生存机会,从而给稀有物种以生存机会;现借鉴小生境共享思想提出了小生境共享克隆选择算法(简写为NSCSA),理论分析和仿真实验均表明NSC-SA算法通过提高迭代种群个体多样性,全局搜索性能得到了较大提高。 相似文献
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在现有CSPF(约束最短路径优先)算法的基础上,提出了一种基于多QoS(服务质量)约束的改进算法,详细论述算法的设计思路和算法流程,分析了算法计算的时间复杂度。改进的算法主要是加入了时延约束机制,从选择最小时延路径集入手,考虑了关键链路的重定位问题,选择时延最小路径集中的瓶颈链路作为关键链路,希望在消耗较少网络资源的同... 相似文献
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提出一种精英免疫克隆选择的协同进化粒子群算法(Elite immune clonal selection co-evolutionary particle swarm optimization,EICS-CPSO).算法借鉴了协同进化思想和精英策略,基于精英种群与普通群体并行协同进化框架.高适应度的精英个体组成精英团体,运用自适应小波变异的免疫克隆选择算子对精英团体进行提升引导操作.普通种群间个体极值采用柯西交互学习机制提高微粒个体极值收敛性能;迁移操作进一步推进了整体信息共享与协同进化.实验结果表明该算法收敛精度快且全局搜索能力强,且具有较好的动态优化性能.实验分析表明该算法对参数不敏感,易于使用. 相似文献
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A Novel Immune Optimization Algorithm for Fairness Resource Allocation in Cognitive Wireless Network 总被引:2,自引:0,他引:2
Cognitive wireless network (CWN) is a novel concept for improving the utilization of scarce wireless spectrum resources. Dynamic resource allocation is an important task in such systems. In this paper, a novel resource allocation algorithm for multi-user OFDM-based CWN is presented. It is formulated into a constraint problem, and an optimization algorithm based on novel immune clonal is proposed. The proposed algorithm fully takes into account the maximum tolerable interferences of primary user and the proportional fairness for secondary user. The suitable operators for solving the problem are designed, such as clonal, mutation, Baldwin learning, selection and so on. The simulation results show that the proposed algorithm achieves high system throughput with proportional fairness among the secondary users. 相似文献
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该文提出一种基于克隆选择和多重空间构造的彩色图像分割方法.该方法首先将一些常见的颜色分量分为亮度成分、单频光谱成分、双频光谱成分、多频光谱成分,利用主分量分析技术(PCA)分别对其进行计算,得到最具有识别能力的颜色分量来构造多重颜色空间;然后利用克隆选择算法对样本进行自学习,得到全局最优的聚类中心;最后用得到的聚类中心对图像进行分割.由于该文的方法结合了克隆选择算法的非线性分类能力,通过对彩色图像自适应的构造最佳多重空间,能够快速准确地得到分割结果,克服了传统分割方法使用固定颜色空间以及容易陷入局部最优的缺点.通过实验表明,该方法对彩色图像同质区的分割均匀,边缘保持度好.此外,新方法对彩色图像的亮度和纹理变化不敏感,鲁棒性较强. 相似文献
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本文系统地阐述了基于细胞克隆选择学说的单克隆算子.并将其应用于进化策略,提出了新的人工智能算法-一种免疫单克隆策略算法,该算法模拟免疫系统的自我调节、学习、自适应等机制,实现全局优化计算与局部优化计算机制的有机的结合,而且通过抗体与抗原间的亲合度计算,促进和抑制抗体的产生,自适应地调节抗体群的克隆规模.理论分析证明该算法以概率1收敛,同时利用4个标准函数对其进行全面测试,测试结果表明其收敛速度快、种群多样性好、并可有效抑制早熟现象. 相似文献