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1.
一种改进的用于多峰值函数优化的自适应克隆选择算法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对基本的克隆选择算法容易陷入局部最优的弱点以及算法在迭代后期易出现停止不前的现象,向基本克隆选择算法中加入了超变异算子和自适应调节步长机制．经过典型的Benchmark算例的测试,表明改进后的克隆选择算法能够提高全局寻优能力和解的精度． 相似文献
2.
通过在克隆选择过程中引入抗体聚类机制,提出了一种用于复杂多模函数优化的新算法.通过聚类将抗体群分成多个子种群来实现其克隆选择策略,加速克隆扩增,从而提高抗体成熟力及亲和性.采用了混合超变异算子,使其能快速获取全局及局部最优.实验仿真结果表明:该算法对复杂函数寻优的过程是相当有效的,具备良好的全局和局部收敛可靠性. 相似文献
3.
在普通BP算法基础上,引入克隆选择粒子群算法,建立电力需求预测模型.将当期国内生产总值、前期国内生产总值、人口、当期产业结构变化、前期产业结构变化等影响电力需求的因素作为网络输入,电力需求作为网络输出,同时选择合适的隐层节点数,确定模型的网络结构.利用克隆选择粒子群算法反复优化BP网络的权值组合,将优化后的权值作为BP神经网络的初始值,进行BP算法,直至网络达到训练指标.利用近几年相关输入输出变量年度数据,对建立的模型进行电力需求实证预测分析,并同普通BP神经网络预测结果进行对比.结果表明:基于克隆选择粒子群优化的BP神经网络不仅训练速度快,而且误差小,预测精度明显提高,说明该模型对于电力需求预测的有效性. 相似文献
4.
将克隆免疫算法与预测控制结合,提出了一种免疫预测控制方法.该算法利用克隆选择算法实现预测控制的滚动优化,避免了求Diophantine方程及逆矩阵的复杂推导.仿真结果表明,该方法对时滞系统、非最小相位系统、不稳定对象、非线性系统、MIMO系统都能达到理想的控制效果,对外部干扰及建模误差具有很好的适应性. 相似文献
5.
为了解决带有约束的结构多目标优化问题，将免疫克隆选择算法应用于桁架结构的多目标优化设计中. 根据免疫学基本原理，采用非支配邻域选择机制、比例克隆和精英策略，使算法很好地保持了所得解的多样性、均匀性和收敛性.在桁架结构优化的数学模型中，采用惩罚函数法处理违反约束的情况.为了验证所提算法的可行性和有效性，对经典桁架进行了优化，并与其它方法作比较，数值结果表明，该算法在收敛速度、时间消耗和求解质量上均具有一定的优势. 相似文献
6.
提出了一种改进的粒子群优化算法(IPSO),由混沌序列产生初始种群,采用克隆选择变异算子避免算法过早收敛于一个平衡点.用改进后的粒子群算法训练开关神经网络,将其用于木材表面缺陷识别.结果表明在较少的网络节点连接数目的情况下,获得了较高的识别率及良好的网络泛化性能. 相似文献
7.
基于免疫算法的优化问题 总被引：1，自引：0，他引：1
基于前人提出的克隆选择算法,提出一种用于优化问题的免疫选择算法,引入选择算子的概念,可以加快算法的搜索速度,有效地保持种群的多样性。仿真结果表明,与遗传算法相比较,免疫选择算法能更快速准确地收敛到全局最优解,避免了遗传算法中的早熟收敛现象。 相似文献
8.
提出了一种改进的克隆选择算法(Improved CSA),该算法采用贪婪策略与宽限边界值相结合的方法,利用未成熟优良子群体提供的信息修改个体基因位来改善种群质量;同时增加一个历史至当前代最佳个体记忆单元防止种群退化.通过对2个0-1背包问题的仿真实验表明:该算法比一般CSA算法和遗传算法能更快的找到最优解;其搜索效率更高,性能更加稳定. 相似文献
9.
赖臻 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2008,(1):92-95
网络入侵检测当前面临的主要问题是如何迅速有效地检测出未知模式的入侵. 借鉴生物免疫系统中的自进化学习机制, 我们设计一种免疫克隆算法,该算法以生物免疫的自我非我识别为基础,进一步引入免疫克隆学习机制以提高算法对入侵模式识别的效率和正确率.论述参数的设置,并且系统不再简单地丢弃穷举法中与Self匹配的候选检测器,而是对它们进行进化,引导它们偏离Self集合,生成检测器.论述免疫克隆算法的具体细节, 并完成相应的验证实验.实验表明该算法具有较好的识别未知模式的能力. 相似文献
10.
物流配送车辆路径优化问题是近年来物流领域中的研究热点，该问题属于NP难题，较难得到最优解和满意解．在物流配送车辆路径优化问题数学模型的基础上，构造了一种免疫克隆算法来求解该问题，并在算法中引入了克隆选择、克隆删除、受体编辑、体细胞高频变异、抗体循环补充等思想．仿真计算结果表明，免疫克隆算法能快速收敛于全局最优解，克服了遗传算法中易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点，可有效地解决物流配送车辆路径优化问题． 相似文献