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文檔簡介
1、人工免疫系統(tǒng)是一類基于高等生物免疫系統(tǒng)的功能、原理、基本特征以及相關(guān)理論而建立的用于解決各種復(fù)雜問題的計算系統(tǒng),繼人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進化計算之后新的智能計算研究方向。本文旨在探索和研究生物免疫系統(tǒng)中蘊含的進化學(xué)習(xí)機制,設(shè)計一種行之有效的人工免疫算法,并用其解決組合優(yōu)化問題以及機器字符識別問題。
本文設(shè)計了一種免疫克隆選擇聚類算法的TSP問題求解方法,該算法將聚類算法與免疫克隆選擇算法各自的優(yōu)點結(jié)合起來,利用K均值動態(tài)聚類法對T
2、SP進行鄰域分區(qū),免疫克隆選擇算法對群內(nèi)細分的TSP進行精確優(yōu)化,接下來根據(jù)K重心鄰域連接方法進行全局連接以快速得到大規(guī)模TSP問題滿意解。其次,本文設(shè)計了一種混沌自適應(yīng)動態(tài)免疫克隆選擇算法,利用非線性混沌的遍歷性與隨機性對抗體進行初始化,利用免疫動態(tài)克隆選擇算法的全局尋優(yōu)能力對問題進行優(yōu)化,充分利用混沌算子與免疫算子的優(yōu)點。
在TSP問題測試中,該算法能有效提高求解精度,降低時間復(fù)雜度,在求解精度與收斂速度等方面均優(yōu)于其
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