摘要
在求解全局优化问题时,通常免疫算法、进化扩散算法分别在局部搜索和全局搜索方面表现较弱。针对这一情况,基于免疫和进化扩散算法,提出了一个免疫-进化扩散算法。该算法结合了免疫和进化扩散两种算法的优点,一方面通过引入基于共享机制的小生境算法,保持了群体的多样性,另一方面通过提出一种步长参数动态调整策略,提高了算法效率。实验结果表明,在给定精度下,该算法的效率和稳定性都明显优于Tsui的进化扩散算法和Ingber的自适应模拟退火算法。最后对步长参数动态调整策略进行了分析。
In solving global optimization,immune algorithm is usually weak in local search,while evolutionary diffusion optimization is weak in global search.To overcome these shortcomings,an immune-evolutionary-diffusion optimization algorithm was proposed.This algorithm combines the advantages of the immune algorithm and evolutionary diffusion optimization.On one hand,it retains the diversity of colony through importing the niche algorithm;on the other hand,it improves the efficiency of the algorithm by proposing a ...
出处
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期124-130,共7页
Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition
基金
国家自然科学基金重大项目(60496321)
国家自然科学基金项目(60373098
60573073
60503016
60873149
60773099
60703022)
'863'国家高技术研究发展计划项目(2006AA10Z245)
吉林省科技发展计划重大项目(20020303)
吉林省科技发展计划项目(20030523)
欧盟项目TH/AsiaLink/010(111084)
吉林大学'985工程'研究生创新基金项目(20080233)
关键词
人工智能
全局优化算法
免疫-进化扩散算法
小生境
artificial intelligence
global optimization algorithm
immune-evolutionary diffusion optimization
niche