胡春霞
- 作品数：4 被引量：9H指数：2
- 供职机构：太原科技大学计算机科学与技术学院系统仿真与计算机应用研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 共享免疫微粒群算法被引量：3
- 2008年
- 将共享机制引入微粒群算法,把群体的粒子适应度更新为共享适应度,对共享适应度高的粒子进行处罚,保留低适应值的粒子为记忆粒子,当全局最好值连续进化若干代无变化时,用记忆粒子和克隆选择来更新粒子。这样既增加了群体的多样性,同时又保存了群体中最好的粒子,从而有效克服了由于微粒群算法多样性差而造成的易陷于局部最优和对多峰值函数搜索效果不佳的缺点,仿真实验验证了该算法的有效性。
- 胡春霞曾建潮
- 关键词：微粒群算法免疫机制克隆选择免疫记忆共享机制
- 一种免疫微粒群优化算法被引量：4
- 2007年
- 引入克隆选择操作和借鉴免疫学习中较好的多样性来克服微粒群算法易陷于局部最优以及对多峰值函数搜索效果不佳的缺点,构建了一种免疫微粒群算法。将该算法应用于4个常见的测试函数,实验结果表明,该算法比标准微粒群算法有更好的收敛性和更快的收敛速度。
- 胡春霞曾建潮王清华夏小翔
- 关键词：微粒群优化算法免疫机制克隆选择免疫记忆
- 免疫微粒群算法的研究
- 实际工程问题的复杂性、约束性、非线性和建模困难等特点，对优化和计算技术提出了更高的要求，寻找新型的智能优化方法逐渐成为一个新的研究热点。群体智能，作为一种新兴的智能计算技术正受到越来越多研究者的关注。群体智能的协作性、分...
- 胡春霞
- 关键词：微粒群算法免疫算法免疫算子收敛速度
- 文献传递
- 多样性监控的免疫微粒群算法被引量：1
- 2008年
- 标准微粒群算法的种群多样性随进化变差是造成陷于局部最优的主要原因,本文提出了一种多样性监控的免疫微粒群算法.利用多样性函数对种群的多样性进行监控,并在多样性下降到一定程度时,引入免疫机制中的克隆选择算子和免疫记忆特性来对粒子进行更新,从而有效地克服了微粒群算法易陷于局部最优以及对多峰值函数搜索效果不佳的缺点.用经典benchmark测试函数对算法进行仿真实验,实验结果表明该算法比标准微粒群算法有着更好的收敛性能.
- 胡春霞曾建潮
- 关键词：微粒群优化算法免疫机制克隆选择免疫记忆
