【摘 要】
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为了更好地解决函数优化的问题,弥补传统寻优方法的不足,将粒群优化算法以及模拟退火的思想引入免疫遗传算法中,并定义了基于距离测度的个体浓度,并以此来自适应地确定其交叉
【机 构】
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华北电力大学计算机科学与技术学院,保定市 071003
【出 处】
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全国第18届计算机技术与应用学术会议(CACIS)
论文部分内容阅读
为了更好地解决函数优化的问题,弥补传统寻优方法的不足,将粒群优化算法以及模拟退火的思想引入免疫遗传算法中,并定义了基于距离测度的个体浓度,并以此来自适应地确定其交叉概率和变异概率,形成一类新的混合免疫遗传算法。有效地提高了算法的收敛速度,同时,保持了个体的多样性,并通过模拟退火操作避免了陷入局部最优,有效地提高了算法性能。将其应用到几个典型函数的寻优过程中,实验证明,该算法具有较好的收敛性及较快的收敛速度。
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