【摘 要】
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遗传算法极难处理高维约束优化问题,故借鉴免疫系统机理,提出一种抗体修正免疫算法解决一类高维约束优化问题。该算法设计的关键在于抗体亲和力由抗体浓度及群体状态决定;可行抗体被克隆、突变;非可行抗体的基因按价值密度由小到大逐一修正。选取两种已有的智能算法(ETGA、ISGA),通过不同约束条件下的高维0/1背包问题的仿真比较。结果表明,该算法较其他算法能更快地跟踪最优值,具有较强的勘测和开采能力。
【基金项目】
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基金项目：安顺学院青年一般项目基金资助（20080514）
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遗传算法极难处理高维约束优化问题,故借鉴免疫系统机理,提出一种抗体修正免疫算法解决一类高维约束优化问题。该算法设计的关键在于抗体亲和力由抗体浓度及群体状态决定;可行抗体被克隆、突变;非可行抗体的基因按价值密度由小到大逐一修正。选取两种已有的智能算法(ETGA、ISGA),通过不同约束条件下的高维0/1背包问题的仿真比较。结果表明,该算法较其他算法能更快地跟踪最优值,具有较强的勘测和开采能力。
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