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危险理论启发了针对概率约束编程的微种群免疫优化
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上传时间: 2021-03-14
详细说明：在探讨了基于免疫学中危险理论的自适应采样微免疫优化方法之后，这项工作解决了一种通用的单目标概率约束编程问题，该编程没有任何事先的随机分布信息。 在整个算法的设计中，根据样本的约束方式和客观评估的方案，将当前种群根据个体优势的版本分为未感染，易感和感染亚人群。 那些未感染和易感的亚群增殖其克隆并以较小的可变突变率进行适应性突变，而被感染的亚群以较大且可变的突变率直接参与突变。 同时设计了两种突变策略，以及针对个体的生命周期版本，以沿不同方向进化这些亚种群，从而探索出这些多样化且高质量的解决方案。 结果表明，算法的复杂度主要取决于迭代次数。 实验结果证明，这种方法是一种具有竞争力和潜力的优化器。由于参数少，收敛速度快以及其有效的噪声抑制能力，这种方法是可行的。
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