蚁群算法与免疫算法的融合及其在TSP中的应用
来源期刊：控制与决策2010年第5期
论文作者：刘朝华 张英杰 章兢 吴建辉
文章页码：695 - 1405
关键词：克隆选择;蚁群算法;自适应;局部最优搜索;人工免疫系统;旅行商问题;
摘 要：提出一种基于抗体片段局部最优搜索的克隆选择和蚁群自适应融合算法.引入混沌扰动来增加抗体种群的多样性,以提高蚁群算法的搜索能力;利用克隆扩增、免疫基因等相关算子的操作,增强了克隆选择算法搜索的效率;通过自适应控制参数,实现了克隆选择与蚁群优化的有机结合及局部最优搜索策略的应用,加快了收敛速度,克服了抗体种群"早熟"问题,提高了求解精度.仿真实验结果表明,该算法具有可靠的全局收敛性,较快的收敛速度.
刘朝华1,2，张英杰1，章兢2，吴建辉1
1. 湖南大学计算机与通信学院2. 湖南大学电气与信息工程学院
摘 要：提出一种基于抗体片段局部最优搜索的克隆选择和蚁群自适应融合算法.引入混沌扰动来增加抗体种群的多样性,以提高蚁群算法的搜索能力;利用克隆扩增、免疫基因等相关算子的操作,增强了克隆选择算法搜索的效率;通过自适应控制参数,实现了克隆选择与蚁群优化的有机结合及局部最优搜索策略的应用,加快了收敛速度,克服了抗体种群"早熟"问题,提高了求解精度.仿真实验结果表明,该算法具有可靠的全局收敛性,较快的收敛速度.
关键词：克隆选择;蚁群算法;自适应;局部最优搜索;人工免疫系统;旅行商问题;
