基于克隆选择的免疫粒子群优化算法

计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (10): 253-255.

基于克隆选择的免疫粒子群优化算法

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
基金项目：国家“十五”科技攻关课题（2001BA605A09）.

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 粒子群优化算法在进化中随种群多样性降低易出现早熟收敛等问题。针对这一问题,在粒子群算法中引入免疫克隆选择算法的思想,提出了基于克隆选择的免疫粒子群优化算法（I mmune Particle Swarm Optimization,Immu-nePSO）,即在算法进化过程中,引入克隆复制算子、克隆高频变异算子、克隆选择算子。成比例克隆复制可以使优良个体得到保护,加快算法收敛;高频变异为新个体的产生提供了新的途径,可以增加种群的多样性;克隆选择算子从所有子代、父代中选择出最优个体,避免算法退化。最后通过对基本测

关键词: 粒子群算法种群多样性克隆复制克隆选择高频变异亲和力

Abstract: There exists the disadvantages such as prematurity in particle swarm optimization because of the decrease of swarm diversity. In order to solve this problem, an immune particle swarm optimization （ImmunePSO） algorithm is proposed, which is combined with i

Key words: Particle swarm optimization, Diversity of swarm, Clone copy, Clone selection, Hypermutation, Affinity

. 基于克隆选择的免疫粒子群优化算法[J]. 计算机科学, 2008, 35(10): 253-255. https://doi.org/

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