原文服务方: 控制理论与应用       
摘要:
针对基本微粒群算法的缺陷,提出了一种双态免疫微粒群算法.把微粒群分为捕食与探索两种状态,处于捕食状态的精英粒子采用精英学习策略,指导精英粒子逃离局部极值;处于探索状态的微粒采用探索策略,扩大解的搜索空间,抑制早熟停滞现象.同时引入免疫系统的克隆选择和受体编辑机制,增强群体逃离局部极值及多模优化问题全局寻优能力.实验表明该算法收敛速度快,求解精度高,尤其适合高维及多模态优化问题的求解.
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文献信息
篇名 一种双态免疫微粒群算法
来源期刊 控制理论与应用 学科
关键词 微粒群 双态 精英学习 人工免疫系统 多模态函数
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 65-72
页数 分类号 TP18
字数 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 章兢 湖南大学电气与信息工程学院 250 2846 28.0 42.0
2 张英杰 湖南大学计算机与通信学院 55 555 14.0 21.0
3 吴建辉 湖南大学计算机与通信学院 22 315 11.0 17.0
4 刘朝华 湖南大学电气与信息工程学院 17 275 11.0 16.0
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研究主题发展历程
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微粒群
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精英学习
人工免疫系统
多模态函数
研究起点
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期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
4979
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