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免疫算法是在免疫系统识别多样性的启发下所设计出的一种新的多峰值函数的寻优算法。文章针对目前人工免疫算法在收敛于全局最优方面存在的缺陷,提出了一种模拟退火免疫算法,引入Boltzmann退火选择算子,利用模拟退火算法可选择性接受恶化解的特点克服传统免疫算法的缺陷,并通过实验证明了该混合免疫算法的优越性能。 相似文献
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分析了免疫遗传算法的原理,并将免疫遗传算法应用于复杂系统可靠性最优分配,同时将其仿真计算结果与模拟退火算法、遗传算法仿真结果进行了比较,证明了免疫遗传算法求解该类问题更有效。 相似文献
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针对微粒群算法在搜索过程中粒子容易失去多样性而陷入局部最优且搜索速度较慢的缺陷,提出了一种基于高斯分布和模拟退火算法的免疫微粒群算法,该算法借助高斯分布和模拟退火的有关机理,分别进行免疫接种和免疫选择的操作。使用常用的基准函数对算法进行了仿真验证工作,通过与全局微粒群优化算法、变惯性权值微粒群优化算法的对比表明,免疫微粒群优化算法(IPSO)在搜索速度和全局寻优方面具有一定的优势。 相似文献
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基于动态负载均衡策略的网格任务调度优化模型和算法 总被引:1,自引:0,他引:1
任务调度是一个NP-hard问题,而且是并行与分布式计算中一个必不可少的组成部分,特别是在网格计算环境中任务调度更加复杂。结合免疫克隆算法和模拟退火算法的优点,提出了一种网格任务调度优化模型和算法。仿真实验结果表明,这种调度算法有效地实现了资源的负载均衡,克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,可以成功地应用于网格任务调度中。 相似文献
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基于免疫和模拟退火原理的柔性JobShop调度研究* 总被引:1,自引:1,他引:0
为了研究柔性Job-Shop调度的不同解法,采用免疫和模拟退化原理求解柔性Job-Shop调度问题。研究了柔性处理问题,提出两种调度策略;分析了算法混合的思想,提出了免疫模拟退火算法。分别采用不同调度策略,使用不同调度算法对多种国际标准算例进行了仿真,仿真结果表明,该模型、策略和算法能够解决柔性Job-Shop调度问题。 相似文献
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段谟意 《计算机工程与设计》2012,33(12):4436-4439
针对通信网络产生的拥塞问题,基于免疫克隆模拟退火算法提出了一种新的网络生存性评价方法 (survivabilityalgorithm based on immune clonal simulated annealing,SAICSA)。该方法通过建立克隆变异和克隆交叉操作规则,并结合模拟退火接受准则来获得退火温度趋于零时的最优解。同时,以实际数据进行仿真实验,深入研究了网络生存性与失效边数、初始温度等影响因素之间的关系。实验结果表明,相比于免疫规划模拟退火算法和遗传模拟退火算法,SAICSA算法表现出较好的适应性。 相似文献
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基于免疫遗传退火算法的Web关联规则挖掘方法* 总被引:1,自引:0,他引:1
摘要:根据关联规则挖掘的要求与特点,结合免疫算法,遗传算法和模拟退火算法的优点,提出一个基于免疫遗传退火算法的Web关联规则挖掘方法。实验结果表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,基于免疫遗传退火算法的关联规则发现在Web挖掘中具有一定的优势。 相似文献
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讨论传统模拟退火算法的原理、求解过程,详细分析它存在的局限性,简单叙述模拟退火算法中关键参数对该算法性能的影响,并给出该算法的可行性改进方案。提出一个改进的模拟退火算法。在该改进算法中,为避免遗失当前最优解,增加记忆功能,将当前最好的状态记忆下来,从而使得模拟退火算法成为一种智能化算法;设计一个自适应温度更新函数,并设置双阈值使得在尽量保持最优性的前提下减少计算量。用改进前后的两个算法来解决一个非线性寻找组合最优问题,实验证明改进后的模拟退火算法是高效的。 相似文献
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提出一种改进的模拟退火遗传算法来求解装卸混合车辆路径问题;通过使用模拟退火变异策略来增强遗传算法的局部搜索能力,从而改善遗传算法的早熟问题,使算法有能力避免陷入局部极值而快速收敛于全局最优解;仿真实验结果表明了所提算法求解装卸混合车辆路径问题的有效性与适用性。 相似文献
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结合模拟退火算法中的Metropolis准则和免疫进化算法巾产生优秀子代的思想,提出一种混合禁忌搜索算法,并根据指数修正的Gauss卷积模型,使用该算法解析计箅机模拟谱图和实验谱图中的重叠峰,结果该算法用于解析重叠色谱峰性能稳定,精度较高. 相似文献
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为了有效解决网格环境下资源的负载均衡问题,结合克隆算法,模拟退火算法和遗传算法的优点,提出了一种基于遗传模拟退火克隆算法的任务调度优化方法。仿真实验结果表明,该算法全局寻优能力强,能有效地实现资源的负载均衡,同时克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,可以成功地应用于网格任务调度中。 相似文献