面向多峰函数优化的Lamarck免疫网络算法  

Lamarck immune network algorithm for multimodal function optimization

作　　者：逄珊[1] 杨欣毅[2] 张小峰[1] 

机构地区：[1]鲁东大学信息科学与工程学院,山东烟台264025 [2]海军航空工程学院飞行器工程系,山东烟台264001

出　　处：《计算机应用研究》2012年第3期902-906,共5页Application Research of Computers

基　　金：航空科学基金和航空电子系统综合技术国防科技重点实验室联合资助项目(20095584006);山东省自然科学基金资助项目(Y2008E11)

摘　　要：为改善免疫网络算法在多峰函数优化方面存在局部收敛的不足,提出一种Lamarck免疫网络算法(LM-aiNet)。依据Lamarck进化理论思想,设计基于方向的局部搜索机制和自适应的网络抑制阈值,提高了算法对于不同类型多峰函数优化的适应能力。对算法的复杂度和收敛性进行分析,重点讨论了算法主要参数对求解性能的影响,确定合适的参数取值范围。实验结果表明,算法能够有效地解决经典算法的局部收敛问题,其求解能力优于被比较的其他算法。In order to solve the problem of local convergence in immune network algorithm, this paper presented a Lamarck immune network algorithm（ LM-aiNet）. According to Lamarck evolution theory, this paper designed a directional local search strategy, and added an adaptive network suppress threshold to the algorithm. As a result, new algorithm is more adaptable for different multimodal functions. This paper performed the computing complexity and convergence analysis. It studied the influence of important parameters on algorithm＇ s performance and determined the suitable range of parameters. Results on benchmark functions show that LM-aiNet avoids the problem of local convergence effectively. And its searching performance is better than the other compared algorithms.

关 键 词：免疫网络 多峰函数 进化 Lamarck理论 局部搜索 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP301.6[自动化与计算机技术—控制科学与工程]