【摘 要】
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研究现有进化算法的优越性与存在不足的基础上,受生物免疫原理的启发,提出了一种新的算法--免疫进化算法.该新算法作为一种全局优化算法,以父代最优个体为基础来产生子代群体
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研究现有进化算法的优越性与存在不足的基础上,受生物免疫原理的启发,提出了一种新的算法--免疫进化算法.该新算法作为一种全局优化算法,以父代最优个体为基础来产生子代群体,并以最优个体的收敛来代替群体的收敛.在寻优过程中,该新算法还把确定性的变化和随机性的搜索有效地结合在一起,提高了收敛速度.通过马尔可夫链的分析,证明它是全局收敛的.测试表明,免疫进化算法不仅参数设置简单,而且可以提高收敛速度.
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