基于Elitism策略的改进免疫遗传算法求解TSP问题

TSP问题是一类典型的NP完全问题。作者结合Elitism策略提出了一种新的改进免疫遗传算法。该算法既保留了遗传算法的全局随机搜索的优点,又避免了免疫遗传算法的早熟、收敛速度慢等缺点。经仿真实验对比,在求解TSP问题时,该文提出的新算法具有收敛速度快及动态收敛性好的优点。

PID控制参数优化中的改进免疫遗传算法

针对传统的PID控制起参数优化方法的缺点,提出了一种结合精英策略的改进的人工免疫遗传算法(IGAE),该算法的特点是以新的抗体相似度、期望繁殖率以及克隆选择概率的定义方法和计算公式作为优化问题的目标函数,采用IGAE去调整和优化PID控制器的三个增益参数,结合精英选择策略(elitism strategy)以获得性能最优的PID控制器。仿真实验结果表明新的免疫遗传算法具有全局优化的能力,响应速度快、鲁棒性强,对变参数PID控制的参数优化设计是成功和有效的。