自适应并行混沌免疫进化规划

摘要：

基于克隆选择原理,提出一种新的并行混沌免疫进化规划算法.在算法中,根据抗体抗原亲和度将抗体种群分为两个子群,相应的提出混沌克隆算子和超变异算子,混沌克隆算子在局部空间具有较强搜索能力,超变异算子在广阔空间具有大范围搜索能力,通过两个算子的并行操作使局部寻优和多样性保持相结合,从而提高算法的搜索效率.仿真表明,与传统进化规划(EP)和基于混沌变异的进化算法(EACM)相比较,并行免疫进化规划搜索效率高,能有效抑制早熟收敛现象,可用于解决复杂的机器学习问题.

关键词： 免疫算法 混沌搜索 克隆选择 进化规划 并行进化

作者: 程博 王峰 曹秉刚 王军平

作者单位: 西安交通大学,电动汽车研发中心,陕西,西安,710049

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届中国神经网络大会(CNNC2006)暨首届中国人工免疫系统专题会议(CAISC06)

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 294-297

在线出版日期: 2006-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）