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为了提高免疫克隆选择算法的搜索能力,提出了一种基于差分进化和免疫克隆选择算法的混合优化方法。该方法采用差分进化提高免疫克隆选择算法的抗体亲和度,并对该算法的收敛性进行了分析。为了测试该算法的有效性,将该算法应用于函数优化问题中。仿真结果表明,该方法具有更高的收敛速度和收敛精度。
一种基于差分进化和免疫克隆选择算法的混合优化方法
【摘 要】
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为了提高免疫克隆选择算法的搜索能力,提出了一种基于差分进化和免疫克隆选择算法的混合优化方法。该方法采用差分进化提高免疫克隆选择算法的抗体亲和度,并对该算法的收敛性进行了分析。为了测试该算法的有效性,将该算法应用于函数优化问题中。仿真结果表明,该方法具有更高的收敛速度和收敛精度。
【机 构】
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广西工学院电气与信息工程学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2013年04期
【基金项目】
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国家教育部科学技术研究重点项目（212135）, 广西自然科学基金资助项目（2012GXNSFBA053165）, 广西教育厅科研基金资助项目（201203YB131,201202ZD071）, 广西工学院博士基金资助项目（院科博11Z09）
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