文献类型：期刊文章

作　　者：张超[1] 李擎[1] 王伟乾[2] 陈鹏[1] 冯毅南[1]

机构地区：[1]北京科技大学自动化学院,北京100083 [2]中国电子科技集团第二研究所,太原030024

出　　处：《工程科学学报》

基　　金：国家自然科学基金青年基金资助项目(61603362;61603034)

年　　份：2017

卷　　号：39

期　　号：1

起止页码：125-132

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI(收录号：20170903401137)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：经典粒子群算法由于多样性差而陷入局部最优,从而造成早熟停滞现象.为克服上述缺点,本文结合人工免疫算法,提出一种基于自适应搜索的免疫粒子群算法.首先,该算法改善了浓度机制;然后由粒子最大浓度值来控制子种群数目以充分利用粒子种群资源;最后对劣质子种群进行疫苗接种,利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围,不仅避免了种群退化现象,而且提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明该算法求解复杂函数优化问题的有效性和优越性.

关 键 词：粒子群算法 人工免疫算法 自适应搜索 海明距离

分 类 号：TP18]