摘要
根据生物免疫系统的免疫网络调节机理,提出了一种新的自适应免疫进化算法.该算法按照抗体激励水平进行选择操作;同时建立优秀抗体记忆库,并采用种群自适应调节策略,保持了进化抗体群的多样性.试验表明,该算法比标准遗传算法的收敛性能好,能有效避免遗传算法种群多样性保持能力不足和早收敛的缺点.
A new adaptive immune evolutionary algorithm （NAIEA） is proposed on the basis of the immune network regulating mechanism of biological immune system. The NAIEA adopts selection operation according to the stimulation level of each antibody. A memory base for good antibodies is devised simultaneously and an adaptive adjusting strategy of antibody population is used to keep the diversity of the evolutionary antibodies. The experiments show that the NAIEA has better convergence performance than the standard genetic algorithm and can effectively avoid premature convergence and prevent the loss of population diversity of genetic algorithm.
出处
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2007年第1期34-38,46,共6页
Information and Control
基金
国家杰出青年科学基金资助项目(60625302)
国家973计划资助项目(2002CB3122000)
国家863计划资助项目(20060104Z1081)
上海市科委重大基础研究项目(05DJ14002)
上海市自然科学基金资助项目(05ZR14038)
关键词
免疫网络
自适应
遗传算法
激励水平
immune network
adaptation
genetic algorithm
stimulation level
