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基于改进免疫算法的电力系统无功优化 被引量：38
1
作者 郭创新 朱承治 +1 位作者 赵波 曹一家 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2005年第15期23-29,共7页
在克隆选择原理的基础上提出了一种改进的免疫算法用于求解电力系统无功优化问题。该算法在上一代最优抗体的基础上,构造了一个较小的细胞克隆半径和一个较大的高频变异半径,即通过一个较小邻域范围和一个较大邻域范围的并行搜索,使该... 在克隆选择原理的基础上提出了一种改进的免疫算法用于求解电力系统无功优化问题。该算法在上一代最优抗体的基础上,构造了一个较小的细胞克隆半径和一个较大的高频变异半径,即通过一个较小邻域范围和一个较大邻域范围的并行搜索,使该方法在加强对问题局部搜索的同时兼顾了全局搜索,有效地提高了算法的收敛速度和精度。通过对马尔可夫链的分析,证明了该算法的全局收敛性。对无功优化问题中离散变量的处理,提出了一种简单的“切割”技术,仅在适应值评估时对优化的离散变量进行“切割”。最后,对标准IEEE30节点系统和一个实际的118节点系统进行仿真,结果表明,该算法具有最优解质量高、收敛特性好的优点,有较强的实用意义。 展开更多
关键词 免疫算法 克隆选择原理 无功优化 “切割”技术
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基于Pareto的快速多目标克隆选择算法 被引量：5
2
作者 李恒杰 郝晓弘 张磊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第5期1368-1371,共4页
基于免疫系统中克隆选择原理,提出了一种多目标克隆选择算法MCSA。该方法只对部分当前所得到的Pareto最优解进行进化操作,所求得的Pareto最优解保留在一个不断更新的外部记忆库中,并选用一种简单的多样性保存机制来保证其具有良好的分... 基于免疫系统中克隆选择原理,提出了一种多目标克隆选择算法MCSA。该方法只对部分当前所得到的Pareto最优解进行进化操作,所求得的Pareto最优解保留在一个不断更新的外部记忆库中,并选用一种简单的多样性保存机制来保证其具有良好的分布特征。实验结果表明,该方法能够很快地收敛到Pareto最优前沿面,同时较好地保持解的多样性和分布的均匀性。对于公认的多目标benchmark问题,MCSA在解集分布的均匀性、多样性与解的精确性及算法收敛速度等方面均优于SPEA、NSGA-II等算法。 展开更多
关键词 克隆选择原理 PARETO最优解 多目标优化
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用于多峰值寻优的人工免疫克隆选择算法 被引量：2
3
作者 徐静波 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第4期6-10,共5页
提出了一种执行克隆选择原则的强有力的计算方法,算法思想中考虑到在免疫响应产生的较高亲和力的抗体中,选择改进的成熟后代。这种革新算法能关于机器学习解复杂问题,实例结果表明,克隆选择算法对多峰值寻优问题有优良能力。
关键词 人工免疫算法 克隆选择 遗传算法 优化
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混杂免疫多目标优化算法及对动态经济环境调度问题优化
4
作者 唐湘黔 钱淑渠 武慧虹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第9期2720-2728,共9页
动态经济环境调度(DEED)问题是电力系统调度中一类含大规模约束的高维多目标优化问题,传统的进化算法易于陷入局部最优,使得所获的Pareto前沿分布性和收敛性差。为了充分挖掘免疫系统的克隆选择原理,提出一种混杂免疫多目标优化算法(HIM... 动态经济环境调度(DEED)问题是电力系统调度中一类含大规模约束的高维多目标优化问题,传统的进化算法易于陷入局部最优,使得所获的Pareto前沿分布性和收敛性差。为了充分挖掘免疫系统的克隆选择原理,提出一种混杂免疫多目标优化算法(HIMOA)。该算法以传统进化算法为基本框架,面对高维决策变量优化易于陷入局部最优的缺陷,改进外部存档更新机制以保存历代优秀的多样性个体,采用克隆、高斯突变策略强化局部开采能力,有效地迫使算法跳出停滞搜索状态。为应对大规模约束,提出逐步微调机组出力策略,提高进化群体的可行性。数值仿真实验以10机系统为测试算例,将HIMOA与著名的六种算法MODE、NSGA-Ⅱ、IMOEA/D-CH、ADEA、MOHDE_SAT、MONNDE进行比较分析,结果表明,HIMOA能为DEED问题的10机系统提供较好的Pareto解,所获的Pareto前沿收敛性和分布性优越于其他算法,各评价指标的箱型图表明HIMOA具有优越于其他算法的统计特征。 展开更多
关键词 动态经济环境调度 免疫系统 克隆选择原理 大规模约束 多目标优化
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基于抗体浓度的克隆选择多目标优化算法及其应用 被引量：2
5
作者 刘楠楠 史旭华 《宁波大学学报（理工版）》 CAS 2013年第3期57-61,共5页
提出了基于抗体浓度的克隆选择多目标优化算法(CCSMOA),该算法借鉴生物克隆选择的机理,针对算法克隆倍数选择的问题,将克隆倍数表示为抗体浓度的函数,并将抗体浓度与抗体-抗原的亲和力及抗体间的亲和度相关联,以此来寻找靠近真实Pareto... 提出了基于抗体浓度的克隆选择多目标优化算法(CCSMOA),该算法借鉴生物克隆选择的机理,针对算法克隆倍数选择的问题,将克隆倍数表示为抗体浓度的函数,并将抗体浓度与抗体-抗原的亲和力及抗体间的亲和度相关联,以此来寻找靠近真实Pareto前沿及分布均匀的解.通过与经典的NSGA2、SPEA2以及当前的NNIA算法对比分析表明,在收敛性和分布性方面CCSMOA算法有所改善.最后将CCSMOA算法用于无线传感网络的覆盖优化. 展开更多
关键词 多目标优化 抗体浓度 克隆选择 无线传感器网络 覆盖
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一种改进型多模态免疫优化算法的研究
6
作者 洪露 穆志纯 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第13期3440-3444,共5页
基于克隆选择原理,引入混沌机制和小生境技术,提出了一种新的人工免疫算法——改进型克隆选择算法(ICSA)。该算法设计了一种自适应混沌变异算子,有效地避免了搜索的盲目性,提高了算法的收敛速度。利用随机过程鞅理论,分析了算法所形成... 基于克隆选择原理,引入混沌机制和小生境技术,提出了一种新的人工免疫算法——改进型克隆选择算法(ICSA)。该算法设计了一种自适应混沌变异算子,有效地避免了搜索的盲目性,提高了算法的收敛速度。利用随机过程鞅理论,分析了算法所形成抗体种群的平均适应度鞅的性质,并且当种群为有限状态时,证明了该算法能以概率1确保在有限步内收敛到全局最优解。对多模态函数优化的仿真实验表明,该算法能有效地抑制早熟,具有更好的全局收敛性。 展开更多
关键词 克隆选择原理 混沌 鞅 几乎处处强收敛
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基于克隆选择原理的基因表达式程序设计
7
作者 薛思清 张求明 康立山 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第14期3706-3708,共3页
提出了一种基于免疫克隆选择算法的基因表达式程序设计混合算法(CS-GEP)。基因表达式程序设计(GEP)是一种新近提出的遗传程序设计方法,已逐渐成为演化计算新的分支。GEP最为重要的优点在于其具有很强的表达能力,而如何充分利用GEP易操... 提出了一种基于免疫克隆选择算法的基因表达式程序设计混合算法(CS-GEP)。基因表达式程序设计(GEP)是一种新近提出的遗传程序设计方法,已逐渐成为演化计算新的分支。GEP最为重要的优点在于其具有很强的表达能力,而如何充分利用GEP易操作的特点,提高GEP的群体搜索能力是研究较少的一个重要内容。CS-GEP方法借鉴免疫克隆选择原理重新设计了一种克隆选择学习策略替代原GEP算法的遗传算法搜索策略,数值实验结果表明,CS-GEP较GEP具有更好的问题求解能力。 展开更多
关键词 基因表达式程序设计 克隆选择原理 搜索策略 表达能力 混合算法
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