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借鉴生物免疫原理中克隆选择机理,设计了一种基于记忆克隆选择的多目标免疫算法。该算法构建了一种亲和度的快速计算方法,并在抗体种群全局搜索Pareto解的同时,也在记忆单元进行局部搜索,有效地提高了搜索效率和收敛性。选取了六种典型的多目标优化函数进行算法仿真测试研究,并与经典的多目标进化算法NSGA-II进行了比较。仿真研究结果证明了新算法在保证种群分布度的同时,拥有比NSGA-II更好的收敛性和速度。 相似文献
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在克隆选择算法搜索函数最优解问题的研究中,针对传统自适应动态克隆选择算法收敛速度慢、精度低以及种群多样性低的缺点,提出了一个基于球面杂交的自适应动态克隆选择算法。新算法采用浮点数编码方式,在每次迭代过程中,首先根据抗体的亲和度动态计算出每个抗体的变异概率,然后根据亲和度大小将抗体种群动态分为记忆单元和一般抗体单元,并采用球面杂交方式对种群进行调整,提高了算法的收敛速度和求解精度。实例验证了所提算法的有效性和可行性。 相似文献
3.
克隆选择算法是目前应用较广的一种智能优化算法,但它在选择时具有一定的盲目性。为了克服它的这个不足,论文提出了一种改进型动态自适应克隆选择算法。在该算法中,首先根据抗体的亲和度将抗体群动态分为记忆单元和一般抗体单元,然后再借助抗体的亲和度修正抗体的变异概率并根据修正后的变异概率进行变异操作,紧接着以球面杂交方式对种群进行调整以产生新的种群。上述策略使得该算法在选择时具有一定的针对性,从而加快了它的全局搜索速度,仿真结果验证了所提算法的有效性、可行性。 相似文献
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竞争合作型协同进化免疫算法及其在旅行商问题中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
为提高人工免疫算法的收敛性能,提出了一种竞争合作型协同进化免疫优势克隆选择算法(CCCICA).把生态学中的协同进化思想引入到人工免疫算法中,考虑了环境和子群间相互竞争的关系,子种群内部通过局部最优免疫优势,克隆扩增,自适应动态高频混合变异等相关算子的操作加快了种群亲和度成熟速度.把信息熵理论引入到算法中完善了种群的多样性.所有子种群共享同一高层优良库,并将其作为抗体子种群领导集合,对高层优良种群进行免疫杂交操作,通过迁移操作把优良个体返回到各子种群,实现了整个种群信息交流与协作.针对旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)多个实例结果表明:与其它智能算法相比较该算法具有较好的性能. 相似文献
6.
为了克服传统免疫克隆选择算法的种群缺乏多样性、抗体选择不具随机性的缺点,提出了一种新型动态自适应免疫克隆选择算法。在该算法求解过程中,根据抗体的亲和度将抗体种群动态地分为记忆单元和一般抗体单元,以球面杂交方式对种群进行调整并动态修正每个抗体的变异概率,从而保障了群体多样性,加快了算法的全局搜索速度。实例验证了所提算法具有较好的性能。 相似文献
7.
针对传统克隆选择算法的不足,提出了一个基于球面杂交的新型克隆选择算法。在该算法的每次迭代过程中,动态地计算出每个抗体的变异概率,根据抗体的亲和度将抗体种群动态分为记忆单元和一般抗体单元,并以球面杂交方式对种群进行调整,从而加快了算法的全局搜索速度。实例验证了所提算法的有效性、可行性。 相似文献
8.
基于克隆选择遗传算法的图像阈值分割 总被引：1，自引：0，他引：1
为了快速有效地得到图像的最佳阈值,基于人工免疫系统中的克隆选择原理,提出一种新的混合遗传算法,并将其应用于基于最大类间方差法的图像阈值分割问题.该算法用克隆选择代替标准遗传算法中的概率选择,根据抗体.抗原的亲和度对种群中的优良个体有选择的克隆增殖,并利用抗体浓度调节机制采抑制高浓度抗体、促进低浓度抗体,以保持种群中个体的多样性.从而避免了遗传算法陷入局部最优解,出现早熟收敛现象.仿真实验结果表明,该算法对多类图像的良好分割效果和较强的实用能力. 相似文献
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