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基于随机泛函的免疫进化算法收敛性及性能分析  
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【英文篇名】 The convergence and performance analyses of immune evolutionary algorithm based on stochastic functional theory
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【作者】 徐雪松; 杨胜杰; 陈荣元; 梁伟; 蒋伟进;
【英文作者】 XU Xue-song; YANG Sheng-jie; CHEN Rong-yuan; LIANG Wei; JIANG Wei-jin; Key Laboratory of Hu; nan Province for New Retail Virtual Reality Technology; Hu'nan University of Commerce; Mobile E-business Collaborative Innovation Center of Hu'nan Province;
【作者单位】 湖南商学院新零售虚拟现实技术湖南省重点实验室; 湖南商学院湖南省移动电子商务协同创新中心;
【文献出处】 控制与决策 , Control and Decision, 编辑部邮箱 2018年 06期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 随机泛函; 免疫响应; 进化算法; 收敛性; 收敛速率;
【英文关键词】 stochastic functional; immune response; evolutionary algorithm; convergence; convergence rate;
【摘要】 分析基于免疫响应原理的免疫进化算法流程和运行机制.根据免疫抗体群的状态转移过程,研究免疫进化算法的马尔科夫随机过程,并采用随机泛函分析算法的收敛性,突破传统马尔可夫链方法对解空间较大问题分析的局限性.根据免疫进化算法参数构成和抗体种群达到吸收态的转换特性,采用泛函理论论证算法收敛速度估计、时间复杂度计算和参数选择原则.通过实验总结影响免疫进化算法收敛性的关键因素,为解空间较大及高维优化问题的免疫进化算法收敛性和性能分析提供可行方法.
【英文摘要】 Based on the immune response principle and operation mechanism, an immune evolutionary algorithm is discussed. According to the state transfer process of immune antibodies and Markov stochastic process, the immune evolutional algorithm convergence is analyzed by using the stochastic functional theory, which breaks the flaw of the traditional Markov chain method. The key factors that influencing the convergence rate and parameter selection principle are introduced by using functional theory and immune popula...
【基金】 国家自然科学基金项目(61772196); 国家社会科学基金项目(14BJY066); 湖南省自然科学基金项目(2016JJ2069)
【更新日期】 2018-06-26
【分类号】 TP18
【正文快照】 0引自20世纪80年代,Farmer等[1]率先提出免疫系统的动态模型后,Dasgupta[2]和De Castro等[3]相继提出人工免疫系统算法,免疫进化计算开始成为人工智能领域研究的热点.各种免疫算法或模型被相继提出[4-8],形成了免疫进化算法的基本框架,并扩展了在工程领域的应用.然而,迄今为止,

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