基于定向突变的自适应并行免疫算法  

Adaptive Parallel Immune Algorithm with Orthomutation

作　　者：翟仲曦[1] 钱锋[1] 杜文莉[1] 

机构地区：[1]化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海200237

出　　处：《华东理工大学学报（自然科学版）》2010年第1期88-92,共5页Journal of East China University of Science and Technology

基　　金：国家863计划课题(2007AA04Z159;2008AA042902);上海市国际科技基金项目(08160710500);长江学者和创新团队发展计划项目(IRT0721);上海市重点学科建设项目(B504);国家自然科学基金(20876044)

摘　　要：针对克隆选择算法收敛速度较慢的问题,对算法策略进行研究,提出了一种基于定向突变的自适应并行免疫算法(APIA)。该算法采用自适应并行搜索策略,在记忆库中引入定向突变算子,增强算法的局部定向搜索能力,并改善算法早熟的问题。同时算法还改进了超变异算子,以提高其运行效率。仿真实验结果表明:该算法比克隆选择算法和传统的遗传算法有更好的寻优能力,有效地提高了收敛速度,缩短了搜索时间。Aiming at the slow convergence problem of clonal selection algorithm, this paper proposes an adaptive parallel immune algorithm with orthomutation （APIA）. By adopting adaptive parallel search strategy with orthomutation operator in the memory base, the APIA can strength the ability of local directed search and jump out of local optimization. In addition, this proposed algorithm improves hypermutation operator to increase operational efficiency of the algorithm. The simulation experiment results show that the APIA has better optimizing capacity than clonal selection algorithm and traditional generic algorithm, and effectively increases the convergence speed and shortens the search time.

关 键 词：免疫算法 克隆选择 定向突变 并行搜索 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]