基于正交试验设计的克隆选择函数优化  

Clonal Selection Function Optimization Based on Orthogonal Experiment Design

作　　者：余航[1,2] 焦李成[1,2] 公茂果[1,2] 杨咚咚[1,2] 

机构地区：[1]西安电子科技大学智能信息处理研究所,陕西西安710071 [2]西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室,陕西西安710071

出　　处：《软件学报》2010年第5期950-967,共18页Journal of Software

基　　金：国家自然科学基金(Nos.60703107;60703108);国家高技术研究发展计划(863)No.2009AA12Z210;国家重点基础研究发展计划(973)No.2006CB705700;新世纪优秀人才支持计划No.NCET-08-0811~~

摘　　要：将正交试验设计引入到克隆选择操作中,设计出基于正交试验的克隆选择操作(clonal selection operation based on orthogonal experiment design,简称CSO-OED),并将其加入到典型的克隆选择算法中,设计出并联式的CSO+CSO-OED(Ⅰ)算法和串联式的CSO+CSO-OED(Ⅱ)算法.将新设计的算法用于9个经典的测试函数和6个复杂的测试函数进行对比测试,实验结果表明,CSO-OED能够有效地保持种群的多样性,避免算法不成熟收敛.CSO+CSO-OED(Ⅰ)和CSO+CSO-OED(Ⅱ)将全局搜索和局部搜索分开进行优化,对比实验表明,这种搜索策略不但能够保证算法的收敛性,还能有效地提高搜索解的精度,增强算法的鲁棒性.This paper presents a clonal selection operation： clonal selection operation based on orthogonal experiment design （CSO-OED）. This design is later combined with the typical clonal selection operation and results in two algorithms： CSO＋CSO-OED（Ⅰ） adopting parallel mechanism and CSO＋ CSO-OED（Ⅱ） adopting series mechanism. The validation in 9 classical benchmark functions and 6 complex functions has showed that CSO-OED can not only maintain the diversity of population, but also help avoid premature. Implemented in CSO＋CSO-OED（Ⅰ） and CSO＋CSO-OED（Ⅱ）, the strategy that separates the local search and global search can not only guarantee the convergence but also improve the accuracy of global solution and the robustness of the algorithm.

关 键 词：人工智能 进化算法 人工免疫 克隆选择算法 正交试验设计 函数优化 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]