分层协同进化免疫算法及其在TSP问题中的应用

• 作者: 刘朝华 吴建辉 张小刚 章兢
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: TSP 人工免疫算法 分层 协同进化 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 336-344
• 分类号: TP18
• 字数: 9223字
• 语种: 中文

摘要

为提高人工免疫算法求解TSP问题的效率,借鉴分层和协同进化的思想,构造了一种基于多子种群免疫进化的两层框架模型,在此模型的基础上提出了一种基于竞争一合作的分层协同进化免疫算法(Hierarchical Co-evolution Immune Algorithm,HCIA).HCIA通过对若干个子种群进行低层免疫操作:局部最优免疫优势、克隆扩增及克隆选择算子、基于改进粒子群优化算法的抗体多样性改善和高层遗传操作:选择、抗体迁移、变异,增强优秀抗体实现亲和度成熟的机会,提高抗体群分布的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡.针对TSP实验结果表明,HCIA具有可靠的全局收敛性及较快的收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张小刚	湖南大学电气与信息工程学院	42	577	15.0	22.0
2	章兢	湖南大学电气与信息工程学院	250	2846	28.0	42.0
3	吴建辉	湖南大学电气与信息工程学院	22	315	11.0	17.0
7	刘朝华	湖南大学电气与信息工程学院	17	275	11.0	16.0