基于免疫学习机制的遗传算法及其应用

• 作者: 吴晓蓓 王强 薛文涛
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 遗传算法 免疫机制 强化学习 模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 9-17
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2008.01.002

摘要

针对基本遗传算法在进化后期收敛速度慢、易早熟收敛的问题,提出一种基于免疫学习机制的遗传算法(ILGA).该算法的核心在于保持种群的多样性和执行强化学习及弱小保护策略,算法不仅保持了优良抗体在进化中的主导地位,而且充分发掘强成长性抗体的寻优潜力,在优良记忆库的作用下,算法对全局最优的搜索快速且有效.通过标准函数的优化试验,仿真结果表明该算法有较强的全局收敛能力和较快的收敛速度.以二级倒立摆为被控对象,利用ILGA优化T-S模糊神经网络控制器,实验证明了该方法具有稳态性好、响应速度快等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛文涛	南京理工大学自动化学院	5	68	5.0	5.0
2	吴晓蓓	南京理工大学自动化学院	113	1168	17.0	26.0
3	王强	南京理工大学自动化学院	20	81	6.0	8.0