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搜索资源列表

  1. 蚁群算法与免疫算法的融合及其在TSP 中的应用

  2. 提出一种基于抗体片段局部最优搜索的克隆选择和蚁群自适应融合算法. 引入混沌扰动来增加抗体种群的 多样性, 以提高蚁群算法的搜索能力; 利用克隆扩增、免疫基因等相关算子的操作, 增强了克隆选择算法搜索的效率;通过自适应控制参数, 实现了克隆选择与蚁群优化的有机结合及局部最优搜索策略的应用, 加快了收敛速度, 克服了抗体种群“早熟”问题, 提高了求解精度. 仿真实验结果表明, 该算法具有可靠的全局收敛性, 较快的收敛速度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-20
    • 文件大小：246784
    • 提供者：xiaohua0227

  1. 标准的免疫克隆算子（VC）

  2. 标准免疫克隆算子源代码，采用VC6.0开发。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-06-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：li_jhqd

  1. 基于改进免疫遗传算法的网格任务调度

  2. 为改进网格计算中任务调度的低效问题,采用十进制的实数编码规则产生初始抗体群,由免疫遗传算法经过克隆和变异算子生成资源集合中的蚁群信息素,进而利用蚁群算法的并行性展开全局搜索,通过CloudSim仿真平台进行模拟,与粒子群算法及蚁群遗传算法进行对比,结果表明,改进的免疫遗传算法能够大幅提高网格计算任务调度效率,有效地解决网格任务调度问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38577551

  1. 一种混合粒子群优化算法在TSP中的应用

  2. 针对TSP,提出一种混合粒子群优化算法IHPSO,将种群划分成若干子种群,在子种群内部实施遗传策略。算法在PSO-GA的基础上,引入克隆免疫机制,通过计算粒子间的亲和度来进行复制和变异,从而保留最佳粒子和改进较差粒子。算法中设计了克隆算子、交叉算子、自适应变异算子和抗体重组算子等4个算子。通过实验比较,用所提出的混合粒子群优化算法求解TSP在收敛速度、全局搜索能力和最优解结果上都较优。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：996352
    • 提供者：weixin_38649315

  1. 基于混沌免疫粒子群算法的故障特征选择

  2. 针对传统组合优化方法用于故障特征选择的缺陷问题,提出了基于人工免疫和混沌思想的混合粒子群优化算法的特征选择策略。引入混沌优化和人工免疫系统中的克隆选择机制,利用克隆和混沌变异等算子对算法进行改进,提高种群的多样性,增强了算法跳出局部极值的能力。实验结果表明,该混合粒子群算法比常规粒子群算法具有更快的优化速度,有效提高了特征选择效率,使故障诊断精度有所提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-29
    • 文件大小：303104
    • 提供者：weixin_38720402

  1. 基于OpenMP的ICS的多核并行协作PSO和机器学习解决全局优化问题

  2. 针对全局优化问题，提出了一种新的基于多核架构的基于并行学习的免疫克隆选择多粒子群优化算法（ICS），该算法被称为O-PCPSO-ICS。 O-PCPSO-ICS由一个内存和底部多个群集组成。 在O-PCPSO-ICS中，全局最佳个体被保存在抗体记忆中，并通过使用改进的ICS.operator进行提升。 通过使用基于对立的学习算子来加快Pbests的收敛速度。此外，通过迁移方案，可以在不同的子群体中传播出色的搜索信息。最后，所提出的方法在开放式多核体系结构上运行数值模拟验证了O-PCPSO-ICS

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：460800
    • 提供者：weixin_38609732

  1. 克隆算子在民族图案生成中的应用研究

  2. 为了解决民族图案艺术得到传承和发扬的问题，提出了民族图案基元、民族图案元和民族图案再生元的概念。引进克隆算子对民族图案基元进行操作，并提出一种民族图案生成算法。利用本文提出的算法对民族图案的生成做实验，民族图案基元通过克隆操作、免疫基因操作、克隆选择操作和克隆死亡操作后能生成新的图案元。实验结果表明在继承图案民族内涵的情况下，能够生成新的民族图案元和再生图案元。利用本文提出的图案生成方法，可以为艺术设计者提供取之不尽的创新设计元素。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：584704
    • 提供者：weixin_38609247

  1. 基于免疫原理的进化算法

  2. 基于人类免疫系统的机理提出一种进化算法. 简述了算法的基本原理与特点, 定义了克隆、超变异、选择和 记忆4 种基本操作算子, 给出了算法的主要步骤, 并证明了算法能够以概率1 收敛到全局最优点. 用不同的测试函数 进行仿真实验, 结果表明该算法是有效的, 能以较快的速度完成给定范围的搜索和优化任务.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：200704
    • 提供者：weixin_38732463

  1. 基于多种群的自适应免疫进化计算

  2. 将免疫思想同思维进化计算相结合,提出一种新的基于多种群的自适应免疫进化算法(IABM),算法定义了选择,记忆,克隆,超变异D,抑制5种基本算子.试验结果表明该算法具有高效的收敛速度,并能收敛到全局最优点.与多种群遗传算法和思维进化计算相比,IABM 收敛速度更快,收敛率更高.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：347136
    • 提供者：weixin_38604916

  1. 一种并行免疫进化策略算法研究

  2. 基于克隆选择原理,提出一种自适应并行免疫进化策略.在算法中根据抗体抗原亲和度将初始抗体种群分为两个子群,相应地提出了精英克隆算子和超变异算子.通过精英克隆算子提高算法局部搜索能力,同时利用超变异算子维持种群多样性,通过这两个功能互补算子的并行操作实现种群进化.仿真表明,自适应并行免疫进化策略搜索效率高,能有效抑制早熟收敛现象,可用于解决复杂机器学习问题.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：634880
    • 提供者：weixin_38576561

  1. 基于免疫原理的量子进化算法及收敛性研究

  2. 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.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：831488
    • 提供者：weixin_38560768

  1. 应用于高维优化问题的免疫进化算法

  2. 针对免疫算法在全局优化过程中多样性不足的问题, 提出一种新型的免疫进化算法. 随机克隆扩张和多受 体随机编辑算子是该算法的主要特色, 同时引入改进的超变异算子加强个体的学习能力; 提出一种新的算法性能评 价准则, 以比较不同算法在全局优化中的表现. 实验环节中, 首先确定了克隆扩张比; 然后将免疫进化算法与快速克 隆算法和Opt-IMMALG算法进行比较. 结果表明, 免疫进化算法明显优于另外两种算法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：398336
    • 提供者：weixin_38587924

  1. 基于量子免疫克隆算法的多目标无功优化

  2. 结合量子计算原理和免疫克隆算子，提出一种解决多目标无功优化问题的量子免疫克隆算法。该算法采用量子比特编码，使一个量子抗体可以同时表征多个信息状态，进而增加了种群的多样性；采用量子重组与量子非门操作的搜索策略，将全局搜索和局部寻优有机结合，确保所得解集快速有效地从不可行域边缘和可行域内部向最优Pareto前端逼近；采用目标函数值与理想化目标的接近程度来评价解的优劣性，有效降低了传统算法各目标函数值加权叠加过程中对权重选取的依赖性。IEEE 14节点系统仿真测试结果表明，该算法能有效提高系统运行的经

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：737280
    • 提供者：weixin_38738977