多模態(tài)優(yōu)化的免疫克隆混合智能算法研究.pdf

1、多模態(tài)優(yōu)化問題在現(xiàn)實生活中有著重要的應用價值，對于這一類問題的求解主要應用仿生智能算法.本文通過對免疫克隆算法和螢火蟲群體優(yōu)化算法的深入了解，在原有算法模型的基礎上進行改進，提出了用于解決多模態(tài)函數(shù)優(yōu)化問題的兩種新的算法，并進行數(shù)值實驗分析.本文的主要研究工作包括以下兩個方面：
　　 1、受免疫原理中抗原與抗體識別過程所特有的生物特性的啟示，提出了一種用于求解多模態(tài)優(yōu)化問題的變N-免疫克隆選擇算法.該算法根據(jù)抗體所攜帶基因位數(shù)來

2、確定抗體生成規(guī)模，采用整體等量克隆策略，使得初始種群中的每一個抗體經(jīng)過克隆、變異以后擁有了各自的搜索群體.結合生物免疫系統(tǒng)中的免疫記憶因素，采用精英保留策略，對變異操作進行有效調整，避免了算法停滯，保證個體一直向更好的方向搜索.最后對幾個經(jīng)典的測試函數(shù)進行算法性能分析，檢驗結果表明了算法的有效性。
　　 2、首先在原有螢火蟲群體優(yōu)化算法的基礎上，加入自適應步長的思想，改進后的算法避免了算法時間復雜度的冗余性，使得螢火蟲個體能夠更