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摘要
给出了基于粒子群算法的方案评价方法,并引入免疫算法对其进行改进:一方面利用免疫算法的免疫记忆和自我调节机制提高其全局搜索能力,避免算法陷入局部最优解;另一方面利用免疫算法的接种疫苗和免疫选择机制增强其性能,防治算法在优化过程中可能出现的退化现象。实例证明,基于免疫粒子群算法的方案评价方法可操作性强,通用性好,能够很好地解决连续性问题的优化求解,并优于基本的粒子群算法。
- 出版日期2009
- 单位珠江水利委员会珠江水利科学研究院; 华北电力大学
给出了基于粒子群算法的方案评价方法,并引入免疫算法对其进行改进:一方面利用免疫算法的免疫记忆和自我调节机制提高其全局搜索能力,避免算法陷入局部最优解;另一方面利用免疫算法的接种疫苗和免疫选择机制增强其性能,防治算法在优化过程中可能出现的退化现象。实例证明,基于免疫粒子群算法的方案评价方法可操作性强,通用性好,能够很好地解决连续性问题的优化求解,并优于基本的粒子群算法。
