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一种免疫微粒群优化算法 被引量:3

Immune Particle Swarm Optimization Algorithm
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摘要 引入克隆选择操作和借鉴免疫学习中较好的多样性来克服微粒群算法易陷于局部最优以及对多峰值函数搜索效果不佳的缺点,构建了一种免疫微粒群算法。将该算法应用于4个常见的测试函数,实验结果表明,该算法比标准微粒群算法有更好的收敛性和更快的收敛速度。  Clone selection and better diversity of immune learning is introduced into particle swarm optimization algorithm to construct an algorithm immune particle swarm optimization algorithm(IPSO).The modified algorithm can avoid the local optimization and has better performance for multi-peak function optimization problem.The algorithm is applied to four familiar test functions.Experimental results illustrate that the IPSO has the potential to achieve better and faster convergence.
出处 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第19期213-214,共2页 Computer Engineering
基金 教育部科研基金资助重点项目(204018)
关键词 微粒群优化算法 免疫机制 克隆选择 免疫记忆 particle swarm optimization algorithm(PSO) immune mechanism clone selection immune memory
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Kennedy J, Eberhart R. C. Particle Swarm Optimization[C]//Proc. of IEEE Int'l Conf. on Neural Network. 1995,1942-1948.
  • 2Chu Jangsung. Study on the Comparison Between Immune Algorithm and Other Evolving Algorithm[C]//Proceedings of System Application to Power Systems, Seoul, Korea. 1997,588-592.
  • 3葛红.免疫算法综述[J].华南师范大学学报(自然科学版),2002,34(3):120-126. 被引量:31
  • 4Lovbjerg M, Rasmussen T K, Krink T. Hybrid Particle Swarm Optimization with Breeding and Subpopulations[C]//Proc of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, San Francisco, USA. 2001.

二级参考文献5

共引文献30

同被引文献26

引证文献3

二级引证文献12

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