检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张欢 Zhang Huan
机构地区:[1]中铁二十局集团有限公司,陕西西安710016 [2]中国铁建高原隧道施工技术及装备研发中心,陕西西安710016
出 处:《工业控制计算机》2022年第12期61-63,共3页Industrial Control Computer
基 金:陕西省重点研发计划项目(2022SF-375);中国铁建股份有限公司科研项目计划(2019-A05)。
摘 要:为了解决免疫遗传算法(IGA)存在的“停滞”问题和“早熟”问题,提出了一种改进的自适应免疫遗传算法(IAIGA)。首先通过在IGA中加入疫苗动态自适应提取策略以及交叉和变异操作的自适应策略对其进行改进,然后分别采用IGA和IAIGA对6组基准函数进行了寻优仿真实验,比较了两种算法在搜索全局最优解、优化精度和收敛速度上的差别,最终结果表明,IAIGA可解决IGA存在的“早熟”和“停滞”问题,收敛速度更快,收敛稳定性更好,寻优精度更高。In order to solve the"premature"and"stagnation"problems of the immune genetic algorithm(IGA),an improved adaptive immune genetic algorithm(IAIGA)is proposed in this paper.Firstly,it is improved by adding the adaptive strategy of crossover and mutation operation and the dynamic adaptive extraction strategy of vaccine to the IGA.Then,IGA and IAIGA are used to optimize the 6 groups of benchmark functions,and the differences between the two algorithms in searching for the global optimal solution,optimization accuracy and convergence speed are compared.The results show that IAIGA could solve the"prematurity"and"stagnation"problems of IGA,with faster convergence speed,better convergence stability and higher optimization precision.
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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