【摘 要】
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利用混沌迭代的遍历性和内在随机性,提出三种混沌免疫优化组合算法,以弥补免疫进化算法收敛性能差的缺陷。这三种算法均综合了免疫进化算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,分别把混沌变量加载于免疫算法的总种群、遗传操作种群和记忆库种群的变量群体中,利用混沌搜索的特点对这些群体进行微小扰动并逐步调整扰动幅度。对三种算法的性能进行了实验比较,结果表明算法一具有更好的收敛性能和搜索效率。
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利用混沌迭代的遍历性和内在随机性,提出三种混沌免疫优化组合算法,以弥补免疫进化算法收敛性能差的缺陷。这三种算法均综合了免疫进化算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,分别把混沌变量加载于免疫算法的总种群、遗传操作种群和记忆库种群的变量群体中,利用混沌搜索的特点对这些群体进行微小扰动并逐步调整扰动幅度。对三种算法的性能进行了实验比较,结果表明算法一具有更好的收敛性能和搜索效率。
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