基于SEIV传染病模型的函数优化方法

• 作者: 慕峰峰 陆秋琴 黄光球
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 函数优化 群智能优化计算 传染病动力学 SEIV传染病模型 SEIV算法
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 页码范围: 3375-3384
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.11.040

摘要

为了求解某些类型的复杂函数优化问题，基于 SEIV 传染病模型提出了一种新型函数优化算法，即SEIV算法。在该算法中，假设某个生态系统由若干个人和动物个体组成；每个人和动物个体均由若干个特征来表征。该生态系统存在一种传染病在人与动物之间传染，其传染规律为动物传给人或动物传给动物，这种传染病攻击的是个体的部分特征。每个染病个体均经历易感、暴露、接种或发病等阶段。个体的体质强弱是通过该个体的某些特征的暴露、某些特征的接种、某些特征的发病与某些特征的易感等情况综合决定的。依据SEIV传染病模型的疾病传播规律构造出了相关演化算子，其中E-E、V-V和I-I算子能传递强壮个体的特征信息，使得虚弱个体能向好的方向发展；S-E和S-S算子能使异类或同类（仅指动物）个体之间交换信息；S-V、V-S、E-I和E-V算子能使个体获得其他同类个体的平均特征信息，从而降低了个体陷入局部最优解的概率；S-S算子能使个体的活跃度提高，从而扩大搜索范围。体质强壮的个体能继续生长，而体质虚弱的个体则停止生长，从而确保该算法具有全局收敛性。结果表明，本算法对求解某些复杂函数优化问题具有较高的适应性和收敛速度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄光球	西安建筑科技大学管理学院	240	1317	17.0	25.0
2	陆秋琴	西安建筑科技大学管理学院	122	511	13.0	18.0
3	慕峰峰	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	1	0	0.0	0.0