本文關鍵詞：多項學習免疫優(yōu)化算法

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【摘要】：提出了多項學習免疫優(yōu)化算法OL-CAIS求解全局優(yōu)化問題.將混沌優(yōu)化理論加入到免疫算法中,同時在算法中引入一個類雜交算子的搜索方程,更注重整個群體的交互信息,重新定義了搜索方式,然后,通過正交實驗構造一個正交學習策略充分利用了搜索空間中的有用信息、正交設計小樣本特性,產生更優(yōu)秀的子代,保證多樣化的有效搜索.
【作者單位】： 鄭州輕工業(yè)學院計算機與通信工程學院;鄭州大學電氣工程學院;
【關鍵詞】： 人工免疫 混沌優(yōu)化 雜交算子 正交學習
【基金】：國家自然科學基金青年科學基金項目(61403349) 河南省教育廳科學技術研究重點項目基礎研究計劃項目(14B520066;15A520033) 鄭州輕工業(yè)學院博士基金項目(2013BSJJ044);鄭州輕工業(yè)學院研究生科技創(chuàng)新基金資助項目;鄭州輕工業(yè)學院大學生科技活動項目
【分類號】：TP18
【正文快照】： 1986年Farmer發(fā)表的論文“The immune system,adaptation and machine learning”[1]中提出了一個基于Jerne的網絡假說動態(tài)免疫系統(tǒng)模型,并探討了免疫系統(tǒng)與其他智能方式的關聯.由人體免疫系統(tǒng)的進化理論,De Castor提出了人工免疫網絡模型(ai Net),并為解決多模態(tài)函數優(yōu)化問題

【參考文獻】

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