【摘 要】
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利用人工免疫系统的学习、记忆、识别等功能,提出一种动态免疫优化算法（DIOA）,用于解决一类高维动态约束优化问题。其中对可行抗体进行克隆突变操作,非可行抗体按价值密度使用
【机 构】
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安顺学院数学与计算机科学系,东南大学自动化学院
【基金项目】
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贵州省自然科学基金资助项目（20090074）
论文部分内容阅读
利用人工免疫系统的学习、记忆、识别等功能,提出一种动态免疫优化算法（DIOA）,用于解决一类高维动态约束优化问题。其中对可行抗体进行克隆突变操作,非可行抗体按价值密度使用贪婪算法进行修正,环境识别模块借助记忆细胞产生新的环境初始群,从而加快算法收敛速度。利用DIOA求解不同环境下的高维背包问题,结果表明,与同类算法相比,该算法能更快地跟踪最优值,收敛效果更好。
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