基于多模态函数优化的改进克隆选择算法

• 作者: 王秀峰 郑士芹
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多模态函数优化 小生境克隆选择算法 整体收敛性 免疫算法
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: TP18|TP301
• 字数: 4831字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.03.005

摘要

文章分析了de Castro和Von Zuben在2002年提出的用于多模态函数优化的克隆选择算法(CLONALG)的不足,并且运用小生境技术、记忆方法、梯度法和相似性抑制法对该算法进行了改造,提出了小生境克隆选择算法(NCSA).利用马尔柯夫链为数学工具,从理论上证明了NCSA的完全收敛性(Complete Convergence).该算法与CLONALG进行了仿真比较实验,不仅验证了NCSA理论上的完全收敛性结论,同时验证了所提算法对于求解多模态问题更为有效,且具有很好的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王秀峰	南开大学信息技术科学学院	56	1308	18.0	35.0
2	郑士芹	南开大学信息技术科学学院	2	29	2.0	2.0