【摘 要】
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为了克服传统遗传算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的不足，提出了一种新的自适应免疫遗传算法SIGA（Self-adaptive Immune Genetic Algorithm）。新算法对遗传算子进行改进，提出了
【机 构】
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四川大学计算机学院,新加坡国立大学计算机学院
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为了克服传统遗传算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的不足，提出了一种新的自适应免疫遗传算法SIGA（Self-adaptive Immune Genetic Algorithm）。新算法对遗传算子进行改进，提出了自适应交叉和变异算子，保证了种群多样性和防止早熟现象发生；为了使免疫算子兼顾个体多样性和提高种群个体适应度的水平，提出了基于相似性矢量距离的免疫选择算法。实验表明，与传统的遗传算法和免疫算法相比，该算法收敛速度提高了3～90倍，求解精度达到10^-3，并有效地抑制了早熟现象。
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