Release Time:2019-03-11  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2009-01-01

Journal: 哈尔滨工业大学学报

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU、EI、Scopus

Volume: 41

Issue: 7

Page Number: 135-139

ISSN: 0367-6234

Key Words: 聚类分析; 亲和力; 平均信息熵; 多模函数

Abstract: 针对遗传算法群体多样性保持能力不足,易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的免疫算法(Im-proved Artificial Immune
   Algorithm,IAIA),并将其与函数优化相结合,用于解决多模函数优化问题.用个体的实数值根据欧武距离进行适当的聚类分析,认为类内个体均具
   有相同的浓度值,用个体的二进制编码计算类的平均信息熵,进而得到浓度值,用以取代了标准人工免疫算法(Artificial Immune
   Algorithm,AIA)中计算任意两个体问信息熵的算法;根据个体适应值和浓度控制个体的繁殖率,该算法在保持与AIA相近的多样性和收敛性的同时
   ,达到减少算法的时间复杂性,提高计算效率的目的.测试实验表明,对单模和多模函数优化问题,以及在高维的情况下,IAIA有较高的解质量及较短的运算时
   间,显示出良好的性能.