【摘 要】
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克隆选择算法被广泛应用到各个领域，为解决DeCastro克隆选择算法中存在的一些问题：需要根据人为经验确定种群规模的大小、种群训练的时间比较长、多峰搜索能力相对较弱，对其进行
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（70871067）,辽宁省自然科学基金资助项目（20072207）
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克隆选择算法被广泛应用到各个领域，为解决DeCastro克隆选择算法中存在的一些问题：需要根据人为经验确定种群规模的大小、种群训练的时间比较长、多峰搜索能力相对较弱，对其进行进一步的改进，运用新的克隆选择、克隆变异和最佳亲和度，并引入了抗体抑制操作，可动态确定种群大小，使算法具有较强的全局和局部搜索能力，同时也可以搜索到全局最优点和尽可能多的局部极值点。简单仿真实验结果表明，该算法的平均运行时间和找到峰值点个数都明显优于DeCastro克隆选择算法。
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