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摘要:
为了克服粒子群算法易早熟、后期收敛慢的缺点,根据免疫优化理论,提出一种改进的个性化变异免疫粒子群算法.该算法通过对适应度较低的弱势抗体群采用疫苗启发式变异、柯西变异和对称变异,加快了算法收敛速度,增强了算法逃离局部最优的能力;通过对适应度较高的记忆抗体群采用正态变异和改进的混沌扰动,提高了算法的收敛精度.同时,算法中的交叉变异率均实行自适应调整.实验结果表明该算法优于几种典型的粒子群算法和基本免疫克隆算法.
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文献信息
篇名 一种个性化变异的免疫粒子群算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 粒子群优化 免疫克隆 个性化变异 种群多样性
年,卷(期) 2011,(27) 所属期刊栏目 研究、探讨
研究方向 页码范围 44-48
页数 分类号 TP18
字数 6721字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.27.013
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 王兆青 浙江理工大学计算机技术教研部 21 125 5.0 10.0
2 杜振鑫 浙江理工大学计算机技术教研部 3 34 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化
免疫克隆
个性化变异
种群多样性
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研究来源
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计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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