【摘 要】
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蚁群算法是模拟自然界蚂蚁群体的路径搜索行为而抽象提出的一种仿生优化算法,目前其算法已成了一种有效的组合离散优化新方法。为了扩展算法的研究范围,已有一些学者研究了蚁
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蚁群算法是模拟自然界蚂蚁群体的路径搜索行为而抽象提出的一种仿生优化算法,目前其算法已成了一种有效的组合离散优化新方法。为了扩展算法的研究范围,已有一些学者研究了蚁群算法在连续优化问题中的应用问题,提出了一些解决连续优化问题的连续域蚁群算法。为了改善连续蚁群算法的搜索性能,把进化算法和免疫算法的原理同连续蚁群算法相结合,对蚂蚁个体进行自适应变异及基于浓度的选择,提出一种免疫连续蚁群算法。为了验证算法的有效性,通过典型函数Schaffer函数和"大海捞针"函数优化的仿真实验进行研究,并和没有改进的连续蚁群算法进行比较,结果表明,免疫连续蚁群算法不但收敛速度更快,而且计算精度也有很大提高。
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