【摘 要】
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为提高人工免疫算法求解旅行商(TSP)问题的效率,提出了一种基于抗体局部最优免疫优势的克隆选择算法(Local Optimization Immunodominance Clonal Selection Algorithm),通过
【机 构】
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湖南大学计算机与通信学院,长沙,410082
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为提高人工免疫算法求解旅行商(TSP)问题的效率,提出了一种基于抗体局部最优免疫优势的克隆选择算法(Local Optimization Immunodominance Clonal Selection Algorithm),通过局部最优免疫优势,克隆扩增,动态高频变异等相关算子的操作,提高抗体亲和度成熟的效率,同时引入浓度调节,与抗体克隆删除等操作增加抗体群的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡.实验结果表明:该算法在收敛速度与最优解等方面均取得了较好的效果.
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