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一种新的免疫算法

由于免疫系统在特征抽取、模式识别、学习、记忆等方面强大的信息处理功能以及其自身的分布式特性,所以免疫算法出现,并逐渐应用于许多工程实际。然而,现有的免疫算法模型存在不少缺陷,缺乏有效的收敛特性。问题主要  (本文共4页) 阅读全文>>

《甘肃科学学报》2004年03期
甘肃科学学报

一种新的基于免疫算法的多用户检测

提出了一种新的免疫算法,将匹配滤波器的输出判决信号作为一条染色体放入初始种群,使得初始种群中包含最优解的概率大大增加...  (本文共3页) 阅读全文>>

《计算机工程》2007年21期
计算机工程

一种新的求解最小权三角划分的免疫算法

提出了一种基于自适应免疫遗传算法的求解最小权三角划分(MWT)问题的方案,通过自适应地调整疫苗库的进化和有选择地注射疫苗,提...  (本文共3页) 阅读全文>>

《控制理论与应用》2004年01期
控制理论与应用

一种新的免疫算法及其在多模态函数优化中的应用

提取免疫应答的部分简化机制并结合小生境技术,提出一种用于多峰值或非连续函数优化的免疫算法.该算法由记忆细胞获取、克隆选择、亲和突变及群体更新这四种算子模块构成.这些算子的有机组合不仅为最优化问题的解决提供了实用新方法,而...  (本文共5页) 阅读全文>>

中南大学
中南大学

免疫进化算法在函数优化中的应用

函数优化问题(Function Optimization Problems,FOPs)是科学和工程应用领域经常会遇到的一类数学规划问题,因而对其研究具有十分重要的理论和实际意义。免疫算法(Immume Alogithms)是基于近年来新兴的计算智能——人工免疫系统(Artificial ImmuneSystems)平台而发展起来的一类仿生算法。进化算法(EvolutionaryAlgorithms,EAs)是一类模拟自然进化机制而发展起来的随机搜索算法。近年来免疫进化算法已被广泛地应用于函数优化问题,并提出了大量的函数优化方法。本文首先介绍了免疫算法的生物背景、相关理论及其应用。接着描述了进化计算的起源、发展、三个主要分支(即遗传算法、进化规划和进化策略)及其应用领域,然后提出了两种不同的免疫进化算法。本文主要工作如下:1)提出了一种新的免疫进化算法,该算法针对克隆选择算法在求解高维函数优化问题时,易陷入局部最优以及收敛速度较慢...  (本文共63页) 本文目录 | 阅读全文>>

《华东交通大学学报》2005年04期
华东交通大学学报

一种新的JSSP免疫算法

免疫算法是借鉴生物免疫系统原理建立起来的一种新的并行优化算法,用于求解具有多模态性质的函数优化问题具有较好的效果.由于JSSP(Job-Shop调度问题)是一个典型的具有多...  (本文共4页) 阅读全文>>