文献类型：期刊文章

作　　者：张著洪[1] 张仁崇[2]

ZHANG Zhuhong ZHANG Renchong(College of Big Data ＆ Information Engineering, Guizhou University, Guiyang 550025, China Institute of System Science and Information Technology, College of Science, Guizhou University, Guiyang 550025, China)

机构地区：[1]贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025 [2]贵州大学理学院系统科学及信息技术研究所,贵阳550025

出　　处：《北京航空航天大学学报》

基　　金：国家自然科学基金(61563009);国家教育部博士点专项基金(20125201110003);贵州大学研究生创新基金(2015057)~~

年　　份：2016

卷　　号：42

期　　号：9

起止页码：1785-1794

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20164102899081)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对未知随机变量分布环境下的非线性概率优化模型,探讨微种群免疫优化算法。算法设计中,基于危险理论的应答模式,设计隐并行优化结构;经由自适应采样方法辨析优质和劣质个体;通过动态调整个体的危险半径确定危险区域和不同类型子群;利用多种变异策略指导个体展开多方位局部和全局搜索。该算法的计算复杂度依赖于迭代数、变量维数和群体规模,其具有进化种群规模小、可调参数少和结构简单等优点。借助理论测试例子和公交车调度问题,比较性的数值实验显示,此算法在寻优效率、搜索效果等方面均有一定的优势,对复杂概率优化模型有较好潜力。

关 键 词：单目标P-模型  免疫优化 危险理论  自适应采样 微种群  

分 类 号：TP301.6]