文献类型：期刊文章

作　　者：魏建香[1,2] 孙越泓[3] 苏新宁[1]

机构地区：[1]南京大学信息管理系,南京210093 [2]南京人口管理干部学院信息科学系,南京210042 [3]南京师范大学数学与计算机学院,南京210097

出　　处：《南京大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家社科基金青年自选项目(09CTQ022);江苏省"六大人才高峰"项目(09-E-016)

年　　份：2010

卷　　号：46

期　　号：1

起止页码：1-9

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：粒子群算法是一种新的群体智能算法,被广泛用于各种复杂优化问题的求解,但算法存在着过早收敛问题.为了克服算法早熟的缺点,将粒子群看作是一个复杂的免疫系统,借鉴生物学中免疫系统自我调节的机制,提出了一种新的基于免疫选择的粒子群优化算法(IS-PSO).免疫系统中的抗原、抗体和亲和度分别对应了待优化函数的最优解、候选解和适应度.IS-PSO通过免疫算法中免疫记忆、疫苗接种、免疫选择等操作有效地调节PSO算法中种群的多样性.给出了算法的详细步骤,并将本文提出的算法与基本的粒子群算法(bPSO)在几个典型Benchmark函数的优化问题应用中进行了比较,仿真结果表明:IS-PSO算法可以有效避免早熟问题,提高粒子群算法求解复杂函数的全局优化性能.

关 键 词：粒子群优化 种群多样性 免疫选择 早熟

分 类 号：TP18]