协同免疫克隆算法及其在零等待flowshop调度中的应用

针对零等待flowshop调度问题,提出一种叫做协同免疫克隆算法(CICA)的新的有效的算法,该算法将克隆选择机制和免疫系统原理结合起来,在局部操作中引入激励度函数和新的亲和突变操作,使得抗体应答抗原的综合能力不仅和其亲和力有关,而且与其浓度也有关系,从而能增强抗体的多样性,防止早熟。在全局操作中加入了协同进化思想,在进化过程中进行精英迁移,以加快算法的收敛速度,最终达到优化的目的。仿真结果表明,该算法的收敛速度明显优于免疫算法和免疫克隆算法,验证了该算法的有效性和优越性。最后仿真讨论了激励度系数和反馈系数的选取对算法的影响。