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题名融合多策略改进的克隆选择算法
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作者
张文豪
杨超
彭旭
王道维
范波
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机构
湖北大学网络空间安全学院
湖北大学计算机与信息工程学院
智慧政务与人工智能应用湖北省工程研究中心
武汉大学科学技术发展研究院
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出处
《计算机技术与发展》
2024年第6期140-147,共8页
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基金
国家自然科学基金(61977021)
湖北省重点研发计划项目(2021BAA184)。
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文摘
针对克隆选择算法(CSA)解决复杂优化问题时存在的效率低下、收敛速度慢以及容易陷入局部最优等不足,提出了一种融合多策略改进的克隆选择算法(MSICSA)。首先,引入Sobol序列初始化种群,丰富种群多样性,并提高算法整体稳定性;其次,引入正余弦优化策略加强算法全局搜索能力,避免陷入局部最优而导致算法停滞;最后,引入动态浓度调节策略,调节算法在不同时期搜索空间内的抗体浓度,控制算法加强前期全局搜索以及后期局部寻优能力,并提高算法收敛速度。文中利用12种CEC测试函数及4种算法对MSICSA进行测试及对比,消融实验证明了改进策略的有效性,扰动实验验证了文中算法的稳定性与鲁棒性,对比仿真以及几项实验均表明MSICSA能够有效提升收敛速度和寻优精度,并提高跳出局部最优的能力。
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关键词
克隆选择算法
正余弦优化策略
浓度调节策略
Sobol序列
抗体变异
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Keywords
clonal selection algorithm
sine cosine optimization strategy
concentration regulation strategy
Sobol sequence
antibody variation
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于学习型免疫算法的物流配送管理
被引量：2
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作者
李震
马洪波
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机构
成都理工大学工程技术学院
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出处
《电子设计工程》
2019年第6期113-115,124,共4页
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文摘
为了提高物流运营的效益,将信息处理技术融入到物流管理体系。采用学习型免疫算法进行合理规划物流配送中心,在进行抗体克隆时,克隆数的选取不是预先设定,而是取决于父抗体的亲和度;在抗体的学习训练机制中,每个抗体变异的速率与抗原的激励水平成反比。仿真实验证明:以20个城市为例,通过免疫学习算法从中筛选出3个城市作为配送中心,对应的坐标分别为:(1 752,1 600),(2 766,936),(3 358,1 559),算法的最优适应度值收敛于3.486e+5。
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关键词
学习型免疫算法
物流管理
克隆数
抗体变异
最优适应度值
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Keywords
earning-based immune algorithm
logistics management
the number of clones
variation of antibody
optimal fitness value
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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