【摘 要】
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本文介绍了一种新的混合进化算法.它把混沌理论、协进化算法和免疫算法各自的优势相结合,从而形成了基于混沌优化的免疫协进化算法.该算法充分利用混沌理论遍历与内在随机性,生物免疫记忆与免疫多样性以及自然界的协同进化机制,有效地改进遗传算法缺乏有效收敛和易陷入局部最优的缺陷.经过仿真试验,发现该算法能够保证全局最优和收敛速度快.同时仿真结果表明,该文提出的新的混合进化算法较遗传算法、一般的人工免疫算法更有
【机 构】
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太原理工大学计算机软件与工程学院,030024
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本文介绍了一种新的混合进化算法.它把混沌理论、协进化算法和免疫算法各自的优势相结合,从而形成了基于混沌优化的免疫协进化算法.该算法充分利用混沌理论遍历与内在随机性,生物免疫记忆与免疫多样性以及自然界的协同进化机制,有效地改进遗传算法缺乏有效收敛和易陷入局部最优的缺陷.经过仿真试验,发现该算法能够保证全局最优和收敛速度快.同时仿真结果表明,该文提出的新的混合进化算法较遗传算法、一般的人工免疫算法更有效.
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