【摘 要】
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在当今大规模生产中,多学科的交叉研究为解决优化问题提供了新的思路,以生物智能或自然现象为基础的新型智能优化算法在研究与应用中表现出优异的性能,现代智能算法也成为人
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在当今大规模生产中,多学科的交叉研究为解决优化问题提供了新的思路,以生物智能或自然现象为基础的新型智能优化算法在研究与应用中表现出优异的性能,现代智能算法也成为人工智能领域一个新的研究热点.本文主要针对无约束优化问题,研究了粒子群算法和人工免疫算法的改进方案.首先,通过对基本粒子群进化方程进行分析,得到一个通式进化方程.在此基础上,通过系数轮变的方法可以得到十二个类似PSO方程的变式,其中包括基本PSO算法方程,本文研究了五个类PSO方程变式.实验效果证明这些方法是可行的.其次,通过研究免疫算法的变异算子,在基于实数编码的形态空间上的模糊控制免疫算法的基础上,提出了结合粒子群算法原理的变异函数,进而可以构建混合免疫粒子群算法.
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