【摘 要】
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提出了一种基于种群分类的变尺度免疫克隆选择算法。该算法通过对目标函数进行非线性尺度变换,突出了全局最优解的优势地位;建立记忆子群实现了种群代际进化信息的交换;依据
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提出了一种基于种群分类的变尺度免疫克隆选择算法。该算法通过对目标函数进行非线性尺度变换,突出了全局最优解的优势地位;建立记忆子群实现了种群代际进化信息的交换;依据亲和度将抗体分为精英子群、普通子群、劣等子群,并对其分别执行自适应高斯变异、均匀变异和消亡更新等策略,增强了算法的局部和全局搜索能力。引入小生境技术提高了抗体分布的多样性,进而克服了算法的早熟。采用经典测试函数和星载天线结构优化问题对算法进行了测试,测试结果表明本算法寻优能力较经典克隆选择算法和标准遗传算法有较大改善,且计算复杂度并无显著增加。
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