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免疫综合学习粒子群优化算法  
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【英文篇名】 Immune comprehensive learning particle swarm optimization algorithm
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【作者】 林国汉; 章兢; 刘朝华;
【英文作者】 LIN Guo-han; ZHANG Jing; LIU Zhao-hua; College of Electrical & Information Engineering; Hunan University; College of Electrical & Information; Hunan Institute of Engineering; School of Information & Electrical Engineering; Hunan University of Science & Technology;
【作者单位】 湖南大学电气与信息工程学院; 湖南工程学院电气信息学院; 湖南科技大学信息与电气工程学院;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2014年 11期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 综合学习粒子群算法(CLPSO); 人工免疫系统; 精英学习; 函数优化;
【英文关键词】 comprehensive learning particle swarm optimization algorithm; artificial immune system; elitist learning; function optimization;
【摘要】 针对综合学习粒子群算法后期收敛速度慢、一旦所有粒子陷入局部最优,则无法跳出等缺陷,提出免疫综合学习粒子群优化(ICLPSO)算法。ICLPSO算法引入人工免疫系统中的克隆选择机制,利用克隆复制、高频变异、克隆选择等操作,增加种群的多样性,提高算法的收敛速度,利用柯西分布较宽的两翼分布特性进行精英粒子学习以进一步增强粒子逃离局部极值及多峰函数优化问题全局寻优能力。针对标准测试函数的仿真结果表明,与其他改进粒子群算法相比,ICLPSO算法收敛速度快,求解精度更高。
【英文摘要】 Convergence of the comprehensive learning particle swarm optimization(CLPSO) algorithm is relatively slow at the late stage of evolution. Once all particles trapped in local optimum,the algorithm can not jump out of the local optimum. This paper proposed immune comprehensive learning particle swarm optimization( ICLPSO) algorithms. The algorithm introduced clonal selection mechanism in artificial immune system. Using of clonal copy,hypermutation and clonal selection,it increased the diversity of the populat...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61174140); 国家教育部博士点基金资助项目(20110161110035); 湖南省自然科学基金资助项目(11jj4049)
【更新日期】 2014-11-26
【分类号】 TP301.6
【正文快照】 粒子群优化(PSO)算法是从鸟群觅食及人类决策的行为中受到启示,由Eberhant等人[1]于1995年提出的一种基于群体智能的进化计算方法。由于其优化性能好且算法结构简单,广泛应用于函数优化、模式识别、神经网络训练、系统辨识等领域。但该算法存在易早熟收敛、局部寻优能力差等缺?

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