基于自适应搜索的免疫粒子群算法
来源期刊：工程科学学报2017年第1期
论文作者：张超 李擎 王伟乾 陈鹏 冯毅南
文章页码：125 - 132
关键词：粒子群算法;人工免疫算法;自适应搜索;海明距离;
摘 要：经典粒子群算法由于多样性差而陷入局部最优,从而造成早熟停滞现象.为克服上述缺点,本文结合人工免疫算法,提出一种基于自适应搜索的免疫粒子群算法.首先,该算法改善了浓度机制;然后由粒子最大浓度值来控制子种群数目以充分利用粒子种群资源;最后对劣质子种群进行疫苗接种,利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围,不仅避免了种群退化现象,而且提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明该算法求解复杂函数优化问题的有效性和优越性.
张超1，李擎1，王伟乾2，陈鹏1，冯毅南1
1. 北京科技大学自动化学院2. 中国电子科技集团第二研究所
摘 要：经典粒子群算法由于多样性差而陷入局部最优,从而造成早熟停滞现象.为克服上述缺点,本文结合人工免疫算法,提出一种基于自适应搜索的免疫粒子群算法.首先,该算法改善了浓度机制;然后由粒子最大浓度值来控制子种群数目以充分利用粒子种群资源;最后对劣质子种群进行疫苗接种,利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围,不仅避免了种群退化现象,而且提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明该算法求解复杂函数优化问题的有效性和优越性.
关键词：粒子群算法;人工免疫算法;自适应搜索;海明距离;
