一种改进的人工免疫网络优化算法及其性能分析  

作　　者：赵云丰[1] 付冬梅[1] 尹怡欣[1] 王嘉[2] 周谆[1] 赵宝永[1] 

机构地区：[1]北京科技大学信息工程学院,北京100083 [2]煤炭科学研究总院经济与信息研究所,北京100013

出　　处：《自然科学进展》2009年第4期434-445,共12页

基　　金：国家自然科学基金(推准号:60573016);北京市教委重点学科共建(批准号:XK100080537)资助项目

摘　　要：基于人工免疫网络算法(aiNet),借鉴禁忌搜索算法的机制,提出一种禁忌人工免疫网络算法(TS-aiNet).在算法中引入禁忌表,禁忌那些在网络迭代中亲和度不再增加的细胞,并通过特赦准则赦免一些被禁忌的优良状态;增加一个记忆表,用于保存成熟的记忆细胞;重新定义了Gauss变异方式,保证多样化的有效搜索.利用Markov链证明了算法全局收敛性,分析了算法的复杂度,通过对多个典型系统仿真分析该方法的性能,并与克隆选择算法和aiNet算法进行比较研究.结果表明,该算法在多模态搜索空间中具有更好的全局收敛性、稳定性和寻找极值点能力,能够克服早熟现象,是一种有效的全局优化搜索方法.

关 键 词：人工免疫 优化 免疫网络算法 禁忌搜索算法 

分 类 号：O242.23[理学—计算数学] TP183[理学—数学]