| 免疫算法抗体浓度调节定义的改进 |
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| 引用本文： | 吕岗,陈小平,谭得健.免疫算法抗体浓度调节定义的改进[J].数据采集与处理,2003,18(1):44-48. |
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| 作者姓名： | 吕岗 陈小平 谭得健 |
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| 作者单位： | 1. 苏州大学电子信息学院,苏州,215021
2. 中国矿业大学信电学院,徐州,221008 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金 (编号 :60 1 72 0 1 6)，江苏省高校自然科学研究计划 (编号 :0 2 KJB5 1 0 0 1 )资助项目 |
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| 摘 要： | 基于信息熵的免疫算法存在计算复杂，设置的参数需要凭经验调节和含有冗余的计算信息而导致算法收敛速度慢的缺点。通过对免疫抗体定义的改进，本文提出了一种基于矢量距的改进免疫算法并证明了它的全局收敛性。多峰函数优化问题的测试结果揭示基于矢量距的免疫算法在全局收敛性方面要优于遗传算法；在收敛速度方面要快于基于信息熵的免疫算法。
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| 关 键 词： | 免疫算法 熵 矢量距 收敛性 |
| 文章编号： | 1004-9037(2003)01-0044-05 |
| 修稿时间： | 2002年4月15日 |
Improvement on Regulating Definition of Antibody Density of Immune Algorithm |
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| Abstract: | The immune algorithm (IA) calculated by entropy has some shortcomings, i.e. the complex calculation, constants determined by experience and redundant information will slow the speed of convergence. By modifying the definition of antibody, an improved immune algorithm (IIA) based on the vector distance is presented. Through analysis of Markov chain, IIA is proved to be convergent on whole solution space. Experimental results by contrasting the optimization of numerical functions with standard genetic algorithm (SGA) and original IA show that the IIA can effectively preserve diversity than SGA in population and has faster speed than original IA in convergence. |
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| Keywords: | immune algorithm entropy vector distance convergence |
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