改进的免疫克隆选择算法及其在多峰值寻优中的应用

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为了解决Castro克隆选择算法中存在的种群规模需根据经验确定、多峰搜索能力弱、训练时问长的问题,提出了一种新的免疫克隆选择算法,该算法基于实数编码和自适应变焦变异方法,能够动态确定种群大小,具有很强的全局和局部搜索能力,可以搜索到全局最优点和尽可能多的局部极值点。仿真实验结果表明,改进的算法平均运行时间和平均找到的峰值点个数都明显优于Castro克隆选择算法,多峰值函数的优化效果得到了显著改善。
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