模糊非基因信息记忆的双克隆选择算法

发布时间：2018-05-18 11:56

  本文选题：克隆选择 + 智能记忆　； 参考：《电子与信息学报》2017年02期

【摘要】：该文针对传统智能优化算法中虚拟碰撞而导致的全局搜索效率降低的问题,提出一种模糊非基因信息记忆的双克隆选择算法。该算法设计基于模糊非基因信息的搜索机制与克隆选择原理相结合,对抗体进化中的非基因信息进行采集、模糊化并保存到记忆库,运用这些信息引导该抗体后续的双克隆搜索过程,从而减少非优区域的虚拟碰撞,提高全局搜索效率。通过标准测试函数的仿真试验并与其他算法比较,新算法表现出更快的全局收敛速度和更高的全局收敛精度。
[Abstract]:In order to reduce the global search efficiency caused by virtual collision in the traditional intelligent optimization algorithm, this paper proposes a double clone selection algorithm for fuzzy non-genetic information memory. Based on the search mechanism of fuzzy non-gene information and the principle of clone selection, the algorithm is designed to collect the non-gene information in the evolution of antibody, fuzzify and save it to the memory bank. This information can be used to guide the subsequent double-clone search process of the antibody so as to reduce the virtual collision of the non-optimal region and improve the global search efficiency. Through the simulation of the standard test function and compared with other algorithms, the new algorithm shows faster global convergence speed and higher global convergence accuracy.
【作者单位】： 湖南工程学院计算机与通信学院;中南大学信息科学与工程学院;湖南财政经济学院信息管理系;
【基金】：国家自然科学基金(61272295,61673164,61402540) 湖南省自然科学基金(2016JJ6031,2016JJ2040) 湖南省教育厅科学研究项目(16A049,13A010)~~
【分类号】：TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1905745