【摘 要】
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针对标准遗传算法在解决路径规划问题中存在的不能以概率1收敛及进化时出现退化等情况,提出并实现了一种自适应伪并行免疫算法。利用多个子种群同时进化及小生境技术,给出了
【机 构】
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北京航空航天大学电子信息工程学院202教研室
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针对标准遗传算法在解决路径规划问题中存在的不能以概率1收敛及进化时出现退化等情况,提出并实现了一种自适应伪并行免疫算法。利用多个子种群同时进化及小生境技术,给出了一种小生境伪并行协同进化策略。提出了一种新的编解码方式,给出了相关的免疫克隆、免疫优势等免疫算子的具体设计。进化过程中克隆规模可依据抗体-抗原亲合度、抗体-抗体亲合力自适应调整,采取了最优保存策略从而保证了算法以概率1收敛。实例验证了该算法的可行性、有效性,与标准遗传算法相比,增强了全局收敛,提高了收敛速度,通过仿真验证,该算法运算速度快、结果精
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