基于免疫机制的改进粒子群优化算法特性分析

摘要：

提出了一种改进的粒子群优化(PSO)算法来进行数据信号处理，把免疫克隆(IC)机制引入PSO算法中，将抗体视为粒子，根据亲和度的高低进行粒子克隆选择、克隆抑制和高频变异，以克服PSO算法容易陷入局部极值的不足，加快收敛速度，从而实现全局搜索.测试结果表明，该算法完成全局搜索所需的迭代次数明显少于PSO算法，大大缩短了搜索时间，在多维空间的极值搜索中具有优良的性能.

关键词： 信号处理 人工智能 粒子群优化算法 数据信号 免疫克隆机制 全局搜索

作者: 李志全 徐晓晖

作者单位: 燕山大学电气工程学院,秦皇岛,066004

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届全国信息获取与处理学术会议

会议地点: 秦皇岛·北戴河

会议语种:中文

页码: 246-247

在线出版日期: 2007-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）