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1.
一种新的自适应蚁群算法及其应用   总被引:17,自引:2,他引:15  
蚂蚁算法是一种新型的元启发式优化算法,初步的研究表明该算法具有较强的发现较好解的能力,但同时也存在一些缺点如容易出现停滞现象、收敛速度慢等。针对蚂蚁算法的不足,该文提出了一种自适应蚁群算法。该算法根据平均节点分支数动态地调整转移概率以避免算法出现停滞现象,从而极大地提高了算法搜索较好解的能力。仿真实验结果表明,新算法即使在运行的后期,仍然能以极大的概率搜索较好的解。  相似文献
2.
一种新的免疫算法及其在多模态函数优化中的应用   总被引:17,自引:1,他引:16       下载免费PDF全文
提取免疫应答的部分简化机制并结合小生境技术,提出一种用于多峰值或非连续函数优化的免疫算法.该算法由记忆细胞获取、克隆选择、亲和突变及群体更新这四种算子模块构成.这些算子的有机组合不仅为最优化问题的解决提供了实用新方法,而且反映了抗体应答抗原的简化运行机制.算法设计的重点是借鉴小生境共享实现方法的思想建立有助于增强群体多样性及保留优良抗体的记忆细胞获取算子,以及利用亲和成熟机理设计抗体突变算子.所获算法具有整体和局部搜索能力及并行搜索特点.理论证明了其收敛性.仿真事例比较表明此算法不仅是有效的,而且能快速搜索到多个最优解(针对于多解最优化问题).  相似文献
3.
基于免疫应答原理的多目标优化免疫算法及其应用   总被引:12,自引:0,他引:12  
基于免疫应答原理,合理地构建免疫算子及引入一种新的小生境技术, 提出一种 解决多目标优化问题的免疫算法. 在此算法中,将优化问题的可行解对应抗体及Pareto最优个体对应抗原,这种抗原存于抗原群中,并应用新的聚类算法不断更新抗原群中的抗原, 进而获大量的Pareto最优解, 这些解能很好地分布在Pareto面(此指由Pareto最优解构成)上. 理论证明了该算法能获Pareto最优解. 最后,将该文的算法与文献\[3\]的算法SPEA进行仿真比较, 获该算法的有效性, 此表明免疫算法解决多目标优化问题具有广阔的前景.  相似文献
4.
自适应免疫算法及其对动态函数优化的跟踪   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于生物免疫系统的自适应学习、记忆、监视等功能,设计适用于高维动态函数优化的自适应免疫算法.算法设计中,利用抗体的学习功能设计抗体动态进化模块;利用基因漂移促成抗体群中非优越抗体重构;利用记忆特性和记忆池动态维持功能,设计由记忆子集合构成的动态记忆池,并经由Average linkage保存优秀的记忆细胞;利用动态监视功能建立环境判别规则和初始抗体群的生成规则.该算法结构简单、灵活,以及在不同环境下寻优时间可以动态调节.数值实验比较显示出其优越性和在执行效率、执行效果中寻求权衡的有效性,并且对复杂的高维动态环境优化问题具有较大应用潜力.  相似文献
5.
免疫调节优化算法及其对控制系统的参数估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
借鉴免疫系统中T细胞调节的思想、抗体重复变异的亲和成熟特征、小生境共享适应度方法及相关的免疫机制,提出一种适合于函数优化的新型智能优化算法。算法设计的关键在于利用T细胞调节机制动态调节参与变异的抗体数日,以及利用抗体亲和成熟特征设计自适应突变的算子模块;突出的优点为自适应能力强、寻优速度快、多途径产生进化群体及易于与相关算法融合。事例仿真效果论证了其可行性和有效性。  相似文献
6.
多项目选择计划及其两层决策免疫遗传算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
探讨项目计划管理中,资源受限下含承继约束的多项目选择计划两级规划模型及其求解算法.依据项目的承继关系,将所有项目划分为若干子群,各子群内部的项目之间存在承继约束,子群之间仅有优先关系,进而获得了资源受限下资源配置平衡的两级规划模型.基于遗传算法的基本结构,引入免疫系统的多样性、记忆性等特征,获得了求解此模型的免疫遗传算法.数值实验结果表明了该模型设计的合理性及算法的有效性.  相似文献
7.
方波型无刷直流电机的电压跟踪控制策略   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对方波型无刷直流电机控制系统的电压跟踪控制问题,利用非线性系统理论获得一种关于角速度的非线性降阶观测器,以及一种简单、易于应用的非线性位置反馈控制器.理论上,论证了在所设计的控制器作用下,该受控系统能实现全局一致毕竟有界.数值实验显示该控制器具有很好的普适性,以及此系统能快速跟踪额定电压范围内的参考电压,转矩脉动能被有效抑制.  相似文献
8.
动态多项目选择计划管理及其免疫优化决策   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对资源受限情况下动态多项目选择计划管理问题,探讨其数学模型,并设计免疫优化算法对其求解。算法设计中,分别引入基因块的随机漂移与确定性漂移两种变异方式,以及个体的亲和选择与激励选择两种选择方案。最后,数值实验验证了模型的合理性以及各算法的有效性。  相似文献
9.
基于生物免疫系统的自适应学习、免疫记忆、抗体多样性及动态平衡维持等功能,提出一种动态多目标免疫优化算法处理动态多目标优化问题.算法设计中,依据自适应ξ邻域及抗体所处位置设计抗体的亲和力,基于Pareto控制的概念,利用分层选择确定参与进化的抗体,经由克隆扩张及自适应高斯变异,提高群体的平均亲和力,利用免疫记忆、动态维持和Average linkage聚类方法,设计环境识别规则和记忆池,借助3种不同类型的动态多目标测试问题,通过与出众的动态环境优化算法比较,数值实验表明所提出算法解决复杂动态多目标优化问题具有较大潜力.  相似文献
10.
依据生物免疫中体液免疫原理,提出一种新的移动机器人路径规划免疫算法。针对机器人在已知环境下的运行特性,对其设计路径光滑性指标及依据神经网络设计碰撞行为评价指标,将路径规划问题转化为非约束优化,进而结合体液免疫应答机制,获得路径规划新方法。该算法的特点是具有并行及快速搜索的能力,对机器人初始路径无任何约束。对各种难易不同的初始和目标位置,均能保证获无碰最优路径。仿真事例获知此算法的有效性。  相似文献
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