本文選題：克隆選擇 + 智能記憶　； 參考：《電子與信息學報》2017年02期

【摘要】：該文針對傳統(tǒng)智能優(yōu)化算法中虛擬碰撞而導致的全局搜索效率降低的問題,提出一種模糊非基因信息記憶的雙克隆選擇算法。該算法設計基于模糊非基因信息的搜索機制與克隆選擇原理相結合,對抗體進化中的非基因信息進行采集、模糊化并保存到記憶庫,運用這些信息引導該抗體后續(xù)的雙克隆搜索過程,從而減少非優(yōu)區(qū)域的虛擬碰撞,提高全局搜索效率。通過標準測試函數(shù)的仿真試驗并與其他算法比較,新算法表現(xiàn)出更快的全局收斂速度和更高的全局收斂精度。
[Abstract]:In order to reduce the global search efficiency caused by virtual collision in the traditional intelligent optimization algorithm, this paper proposes a double clone selection algorithm for fuzzy non-genetic information memory. Based on the search mechanism of fuzzy non-gene information and the principle of clone selection, the algorithm is designed to collect the non-gene information in the evolution of antibody, fuzzify and save it to the memory bank. This information can be used to guide the subsequent double-clone search process of the antibody so as to reduce the virtual collision of the non-optimal region and improve the global search efficiency. Through the simulation of the standard test function and compared with other algorithms, the new algorithm shows faster global convergence speed and higher global convergence accuracy.
【作者單位】： 湖南工程學院計算機與通信學院;中南大學信息科學與工程學院;湖南財政經(jīng)濟學院信息管理系;
【基金】：國家自然科學基金(61272295,61673164,61402540) 湖南省自然科學基金(2016JJ6031,2016JJ2040) 湖南省教育廳科學研究項目(16A049,13A010)~~
【分類號】：TP18

【參考文獻】

相關期刊論文 前5條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

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本文編號：1905745