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自适应多模态免疫进化算法的研究与实现
被引量：
12
1
作者
杨孔雨
王秀峰
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2005年第6期717-720,共4页
基于免疫系统的动力学模型,根据一类抗体可结合多个抗原表位并逐步达到亲和度成熟的机理,研究并实现了一种多模态免疫进化算法(MIEA).算法的主要算子包括正选择、记忆细胞产生、超变异和抗体相似性抑制.对不同的多峰值函数进行的仿真实...
基于免疫系统的动力学模型,根据一类抗体可结合多个抗原表位并逐步达到亲和度成熟的机理,研究并实现了一种多模态免疫进化算法(MIEA).算法的主要算子包括正选择、记忆细胞产生、超变异和抗体相似性抑制.对不同的多峰值函数进行的仿真实验证明,算法能够找到多模态问题的全部最优解或尽可能多的局部最优解.通过与同类算法进行比较和计算复杂性分析表明,该算法不仅计算量小、具有更好的搜索性能,而且无需任何先验知识,可实现真正的自适应搜索.
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关键词
多模态优化
免疫算法
亲和
度
成熟
超变异
下载PDF
职称材料
基于免疫原理的量子进化算法及收敛性研究
被引量：
5
2
作者
游晓明
帅典勋
刘升
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2007年第7期749-754,共6页
分析量子进化算法的特点及免疫进化的机理,提出一种基于免疫算子的量子进化算法.该算法通过免疫克隆选择、免疫细胞交叉变异、记忆细胞产生、抗体相似性抑制等进化机制,可以最终找出最优解,比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性,...
分析量子进化算法的特点及免疫进化的机理,提出一种基于免疫算子的量子进化算法.该算法通过免疫克隆选择、免疫细胞交叉变异、记忆细胞产生、抗体相似性抑制等进化机制,可以最终找出最优解,比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力.不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性.
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关键词
量子进化算法
免疫算子
亲和
度
成熟
交叉变异
马尔可夫链
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职称材料
基于免疫进化的多模态优化算法研究
被引量：
5
3
作者
杨孔雨
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2004年第12期84-87,共4页
结合对生物免疫系统的最新研究成果,基于免疫细胞中不同亲和度抗体具有不同的变异率,最终通过不断进化达到亲和度成熟机理的启示,设计并实现了一个多模态免疫优化算法(MIOA)。算法的主要操作算子包括超变异、正选择、记忆细胞产生和抗...
结合对生物免疫系统的最新研究成果,基于免疫细胞中不同亲和度抗体具有不同的变异率,最终通过不断进化达到亲和度成熟机理的启示,设计并实现了一个多模态免疫优化算法(MIOA)。算法的主要操作算子包括超变异、正选择、记忆细胞产生和抗体相似性抑制。通过对不同的多模态测试函数进行仿真实验,证明算法可以找到多模态问题的多个最优解或尽可能多的局部最优解。通过与同类算法进行比较和计算复杂性分析,结果表明该算法不仅具有更好的搜索性能,而且计算量也大为减少。
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关键词
免疫进化
多模态优化
亲和
度
成熟
遗传算法
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职称材料
基于免疫进化机制的多模态函数优化算法
被引量：
2
4
作者
毕伟宏
《韶关学院学报》
2007年第3期22-25,144,共5页
基于免疫细胞中不同亲和度抗体具有不同的变异率,最终通过不断进化达到亲和度成熟机理的启示,设计并实现了一个多模态免疫优化算法.算法的主要操作算子包括超变异、正选择、记忆细胞产生和抗体相似性抑制.通过对典型的多模态测试函数进...
基于免疫细胞中不同亲和度抗体具有不同的变异率,最终通过不断进化达到亲和度成熟机理的启示,设计并实现了一个多模态免疫优化算法.算法的主要操作算子包括超变异、正选择、记忆细胞产生和抗体相似性抑制.通过对典型的多模态测试函数进行仿真实验,证明算法可以快速搜索到多模态函数的全局最优解和多个局部最优解,同时也表明该算法具有较强的优化性能.
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关键词
免疫进化机制
多模态函数优化
亲和
度
成熟
免疫算法
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职称材料
基于量子的免疫进化算法及收敛性(英文)
5
作者
刘升
王行愚
游晓明
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2006年第4期139-142,共4页
分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制...
分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力。在此不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。
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关键词
量子计算
免疫进化算法
亲和
度
成熟
马尔可夫链
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职称材料
题名
自适应多模态免疫进化算法的研究与实现
被引量：
12
1
作者
杨孔雨
王秀峰
机构
南开大学信息技术与科学学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2005年第6期717-720,共4页
基金
山东省教育厅科技计划项目(J02F06
J04A12).
文摘
基于免疫系统的动力学模型,根据一类抗体可结合多个抗原表位并逐步达到亲和度成熟的机理,研究并实现了一种多模态免疫进化算法(MIEA).算法的主要算子包括正选择、记忆细胞产生、超变异和抗体相似性抑制.对不同的多峰值函数进行的仿真实验证明,算法能够找到多模态问题的全部最优解或尽可能多的局部最优解.通过与同类算法进行比较和计算复杂性分析表明,该算法不仅计算量小、具有更好的搜索性能,而且无需任何先验知识,可实现真正的自适应搜索.
关键词
多模态优化
免疫算法
亲和
度
成熟
超变异
Keywords
Adaptive algorithms
Antibodies
Genetic algorithms
Immunization
Optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP302 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
基于免疫原理的量子进化算法及收敛性研究
被引量：
5
2
作者
游晓明
帅典勋
刘升
机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2007年第7期749-754,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60575040).
文摘
分析量子进化算法的特点及免疫进化的机理,提出一种基于免疫算子的量子进化算法.该算法通过免疫克隆选择、免疫细胞交叉变异、记忆细胞产生、抗体相似性抑制等进化机制,可以最终找出最优解,比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力.不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性.
关键词
量子进化算法
免疫算子
亲和
度
成熟
交叉变异
马尔可夫链
Keywords
Quantum evolutionary algorithm
Immune operator
Affinity maturation
Cross-mutation
Markov chain
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于免疫进化的多模态优化算法研究
被引量：
5
3
作者
杨孔雨
机构
山东财政学院计算机信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2004年第12期84-87,共4页
基金
山东省教育厅科技计划资助项目 (J0 2F0 6
J0 4A1 2 )
文摘
结合对生物免疫系统的最新研究成果,基于免疫细胞中不同亲和度抗体具有不同的变异率,最终通过不断进化达到亲和度成熟机理的启示,设计并实现了一个多模态免疫优化算法(MIOA)。算法的主要操作算子包括超变异、正选择、记忆细胞产生和抗体相似性抑制。通过对不同的多模态测试函数进行仿真实验,证明算法可以找到多模态问题的多个最优解或尽可能多的局部最优解。通过与同类算法进行比较和计算复杂性分析,结果表明该算法不仅具有更好的搜索性能,而且计算量也大为减少。
关键词
免疫进化
多模态优化
亲和
度
成熟
遗传算法
Keywords
immune evolution
multi-modal optimization
affinity maturation
genetic algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP302 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
基于免疫进化机制的多模态函数优化算法
被引量：
2
4
作者
毕伟宏
机构
广东教育学院组织部
出处
《韶关学院学报》
2007年第3期22-25,144,共5页
文摘
基于免疫细胞中不同亲和度抗体具有不同的变异率,最终通过不断进化达到亲和度成熟机理的启示,设计并实现了一个多模态免疫优化算法.算法的主要操作算子包括超变异、正选择、记忆细胞产生和抗体相似性抑制.通过对典型的多模态测试函数进行仿真实验,证明算法可以快速搜索到多模态函数的全局最优解和多个局部最优解,同时也表明该算法具有较强的优化性能.
关键词
免疫进化机制
多模态函数优化
亲和
度
成熟
免疫算法
Keywords
aged people
mountaineering exercise
Shaoguan city
分类号
TP11 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于量子的免疫进化算法及收敛性(英文)
5
作者
刘升
王行愚
游晓明
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
上海工程技术大学管理学院
出处
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2006年第4期139-142,共4页
基金
National Natural Science Foundation of China (60543005)
文摘
分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力。在此不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。
关键词
量子计算
免疫进化算法
亲和
度
成熟
马尔可夫链
Keywords
quantum computing
immune evolutionary algorithm
affinity maturation
Markov chain
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应多模态免疫进化算法的研究与实现
杨孔雨
王秀峰
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2005
12
下载PDF
职称材料
2
基于免疫原理的量子进化算法及收敛性研究
游晓明
帅典勋
刘升
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2007
5
下载PDF
职称材料
3
基于免疫进化的多模态优化算法研究
杨孔雨
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2004
5
下载PDF
职称材料
4
基于免疫进化机制的多模态函数优化算法
毕伟宏
《韶关学院学报》
2007
2
下载PDF
职称材料
5
基于量子的免疫进化算法及收敛性(英文)
刘升
王行愚
游晓明
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2006
0
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职称材料
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