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摘要:
学习进化经验并用于指导进化对人工免疫算法这样的随机搜索类算法十分重要,Memetic算法在进化算子中引入局部搜索,算法的学习机制决定哪种局部搜索机制适合目标问题,然而,这类算法需要使用者事先提供问题相关的局部搜索策略,为了克服Memetic算法的这一缺点,针对函数优化问题提出了一种基于蚁群信息素的无指导的学习机制,并在此基础之上构造了基于信息素模因的克隆选择算法,算法无需提供候选的局部搜索策略(即模因),学习的内容是抗体的进化趋势,而并非要确定合适的局部搜索策略.实验结果表明,信息素模因学习机制借助信息素浓度的收敛学习到了关于目标函数的有用信息,有效提高了克隆选择算法的搜索效率.
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文献信息
篇名 基于信息素模因的免疫克隆选择函数优化
来源期刊 计算机研究与发展 学科 工学
关键词 人工免疫系统 函数优化 Memetic算法 信息素 克隆选择
年,卷(期) 2008,(6) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 991-997
页数 7页 分类号 TP183
字数 4593字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 焦李成 西安电子科技大学智能信息处理研究所 514 14586 52.0 103.0
2 刘芳 西安电子科技大学智能信息处理研究所 145 3511 30.0 54.0
3 戚玉涛 西安电子科技大学智能信息处理研究所 14 212 10.0 14.0
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人工免疫系统
函数优化
Memetic算法
信息素
克隆选择
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机研究与发展
月刊
1000-1239
11-1777/TP
大16开
北京中关村科学院南路6号
2-654
1958
chi
出版文献量(篇)
7553
总下载数(次)
35
总被引数(次)
164870
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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