基于多模态函数优化的改进克隆选择算法

文章分析了deCastro和VonZuben在2002年提出的用于多模态函数优化的克隆选择算法(CLONALG)的不足,并且运用小生境技术、记忆方法、梯度法和相似性抑制法对该算法进行了改造,提出了小生境克隆选择算法(NCSA)。利用马尔柯夫链为数学工具,从理论上证明了NCSA的完全收敛性(CompleteConvergence)。该算法与CLONALG进行了仿真比较实验,不仅验证了NCSA理论上的完全收敛性结论,同时验证了所提算法对于求解多模态问题更为有效,且具有很好的稳定性。