融入免疫思想的改进型粒子群优化算法

• 作者: 党小虎 张晓 张莉 范虹
• 来源期刊: 陕西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 浓度调节 免疫记忆 免疫疫苗 旅行商问题
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 17-23
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 6737字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15983/j.cnki.jsnu.2017.03.134

摘要

针对粒子群算法收敛速度慢、在收敛后期容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种改进的免疫粒子群算法.改进后的算法借鉴了免疫系统中的免疫进化机理,通过引入免疫算法中的抗体浓度调节机制和免疫选择操作来提高粒子群算法(PSO)中粒子种群的多样性,扩大解的搜索空间;采用免疫记忆和免疫疫苗等操作来提高PSO算法的收敛速度和精度;定义新的抗体浓度选择方法和免疫疫苗等操作,用来帮助提高算法的求解效率.将改进后的算法用于求解经典的旅行商问题(TSP),结果表明该算法在收敛速度和收敛精度等方面等均有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张莉	陕西师范大学计算机科学学院	66	339	9.0	16.0
2	党小虎	西安科技大学地质与环境学院	14	144	6.0	12.0
3	范虹	陕西师范大学计算机科学学院	30	276	10.0	15.0
4	张晓	陕西师范大学计算机科学学院	15	74	6.0	8.0