基于均匀设计的免疫克隆多峰函数优化

计算机工程与应用 ›› 2015, Vol. 51 ›› Issue (2): 57-59.

基于均匀设计的免疫克隆多峰函数优化

胡博

江西师范大学科学技术学院，南昌 330027

出版日期:2015-01-15 发布日期:2015-01-12

Multi-model function optimization based on immune clonal optimization with uniform design

HU Bo

College of Science and Technology, Jiangxi Normal University, Nanchang 330027, China

Online:2015-01-15 Published:2015-01-12

摘要/Abstract

摘要： 为了尽可能多地求得多峰函数的全部最优解，提出了基于均匀设计的免疫克隆多峰函数优化。算法采用均匀设计初始化种群，保证初始抗体群体分布的均匀性和多样性。采用Larmark学习策略对群体进行局部搜索，以增强算法的收敛速度和搜索精度。在免疫克隆参数设置上，将参数设定问题描述成多因素多水平的均匀设计问题，减少设置参数所需的实验次数。实验结果表明，该算法寻优能力较强。

关键词: 免疫优化, 多峰函数, 种群分布, 局部搜索, 均匀设计

Abstract: In order to get all the best solutions of multi-model function, an immune clonal algorithm with uniform design for multi-modal function optimization problem is proposed. Uniform design is used to initialize the population so that the initialization population is uniform and with diversity. In addition, Lamarck learning is used as a local search strategy to enhance the search ability for the optimal solution. Uniform design is used to convert parameter establishment problem into the experimental design of multi-factor and multi-level, it can reduce the test times of simulation experiments. The experimental results show that the algorithm has better optimization ability.

Key words: immune optimization, multi-model function, population distribution；local search, uniform design

胡博. 基于均匀设计的免疫克隆多峰函数优化[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(2): 57-59.

HU Bo. Multi-model function optimization based on immune clonal optimization with uniform design[J]. Computer Engineering and Applications, 2015, 51(2): 57-59.

[1]	徐辰华，骆珠光，吴冠宏，刘斌. 基于正弦因子和量子局部搜索的灰狼优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 83-89.
[2]	郝翔，贺毅朝，朱晓斌，翟庆雷. 基于离散混合多宇宙算法求解折扣{0-1}背包问题[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(18): 103-113.
[3]	闫苗苗，刘三阳. 多班级交互式教学优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(9): 10-16.
[4]	刘春苗，张惠珍. 求解无容量设施选址问题的混合蝙蝠算法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(22): 28-34.
[5]	刘明辉1，李炜2. 基于knee points的改进多目标人工蜂群算法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(2): 40-47.
[6]	董小帅1，2，3，毛政元1，2，3. 基于改进遗传算法的动态路径规划研究[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(19): 49-55.
[7]	吴聪聪1，赵建立1，2，刘雪静1，陈嶷瑛1. 改进的差分演化算法求解多维背包问题[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(11): 153-160.
[8]	胡炜1，2，曾斌1，姚路1. 事件驱动下的重点海域监测站部署算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(7): 136-140.
[9]	宋强. 改进迭代局部搜索算法在MMTVRP中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(7): 248-255.
[10]	王丽1，王晓凯2. 多峰函数优化的改进群居蜘蛛优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(3): 1-6.
[11]	洪剑珂1，张峥华2，许贵平2. 基于加强概率控制策略的SAT局部搜索算法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(14): 56-60.
[12]	王蒙，樊坤，翟亚飞，李心宁. 网络并行计算中多处理机任务调度问题研究[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(10): 264-270.
[13]	钱伟懿，郭杰君. 基于均匀设计的中心引力优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(10): 144-149.
[14]	伍艳莲1，2，姜海燕1，2，庄嘉祥1，郭小清1，许一骅1. 精英策略个体优势遗传算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(7): 143-149.
[15]	林耿1，徐梅琴2. 图的最大二等分问题的一种离散填充函数算法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(5): 27-32.