【摘 要】
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免疫粒子群算法(IPSO)是一种基于免疫算法理论进行改进的粒子群算法。为解决粒子群算法(PS0)多样性差、易陷入局部最优解、“早熟”收敛等问题,本文引入了免疫算法的免疫记忆和抗体促进、抑制模块,并加入了自适应交叉变异率对粒子群算法进行改进。新算法中,免疫记忆可保证算法的收敛性,抗体促进、抑制可有效的确保粒子的聚集程度的合理性,自适应交叉、变异算子则极大的丰富了粒子的多样性,并增强局部搜索能力。通过
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免疫粒子群算法(IPSO)是一种基于免疫算法理论进行改进的粒子群算法。为解决粒子群算法(PS0)多样性差、易陷入局部最优解、“早熟”收敛等问题,本文引入了免疫算法的免疫记忆和抗体促进、抑制模块,并加入了自适应交叉变异率对粒子群算法进行改进。新算法中,免疫记忆可保证算法的收敛性,抗体促进、抑制可有效的确保粒子的聚集程度的合理性,自适应交叉、变异算子则极大的丰富了粒子的多样性,并增强局部搜索能力。通过对几个典型测试函数的仿真实验可以看出,改进的新算法在解的质量和收敛性上具有优越性。关于火电机组组
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