不同映射的混沌免疫进化算法性能分析

针对目前混沌免疫进化算法采用的混沌映射类型单一,并存在对混沌映射影响算法性能大小和机制缺乏深入研究等问题,分析和探讨基于不同混沌映射混沌免疫进化算法的性能。对几个典型测试函数的比较结果表明,Logistic-CIEA和Cubic-CIEA的性能易出现大波动,Kent-CIEA则具有相对稳定的收敛速度,表现出较强的鲁棒性。由此证明,混沌映射作为产生局部搜索轨迹的迭代函数,其混沌特性对算法性能影响较大。

基于混沌免疫进化算法的汽车主动悬架控制策略研究

提出一种基于混沌免疫进化算法的1/4汽车主动悬架控制方法.在免疫进化算法的基础上,利用混沌运动的特点,对初始种群混沌初始化,且根据个体评价值对群体进行不同幅度的混沌载波,既可保护优秀个体,又可进行遍历搜索,跳出局部极小值,达到快速寻优的效果.仿真结果表明:与免疫进化控制比较,采用混沌免疫进化控制,汽车的平顺性和安全性得到了更好的改善.

基于混沌免疫进化算法的物流配送中心选址方案

电子商务环境下的物流配送中心选址问题是近年来物流研究中的热点。由于它是一个NP难题,较难得到最优解和满意解。本文将混沌免疫进化算法用于解决该问题。混沌免疫进化算法具有较好的全局搜索能力和收敛性,能够较好的解决该类复杂系统的优化问题。

基于混沌免疫进化规划的计算机通信网最优流量分配

结合混沌优化方法和免疫进化规划的特点,提出一种新的混合优化方法——混沌免疫进化规则,应用于求解计算机通信网的最小网络时延和流量分配问题,缩短了计算时间,显著地提高了计算效率.

基于多目标优化的应用层多播路由方案

针对网络中的多播路由问题,提出了同时兼顾时延、平衡和网络层业务量均衡多目标优化的应用层多播路由优化模型。该模型综合了网络层多播的高效率和应用层多播的灵活性的优点。通过将混沌免疫进化算法用于解决应用层多播路由多目标优化问题,最终产生一组最优非劣解集。该算法能够较好地保持种群的多样性,且收敛速度快,搜索能力较强,可以克服采用单目标路由优化方法的不足。最后仿真实验结果表明了该算法的有效性。