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自适应克隆选择算法及其仿真研究

期刊名称：模式识别与人工智能,22(02),pp: 202-207, 2009. EI 20092412129
时间：0
分类：TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
作者机构：[1]中国科学院合肥智能机械研究所智能信息系统研究中心,合肥230031, [2]中国科学技术大学信息科学技术学院,合肥230027, [3]安徽理工大学电气工程学院,淮南232001
相关基金：国家十一五科技支撑计划项目子课题项目（No.2006BAD10A1410）、国家自然科学基金项目（No.60774096）和国家863计划琢目（No.2006AA102237）雾助
相关项目：农业复杂自适应搜索模型研究

关键词：自适应克隆选择, 人工免疫, 函数优化, Adaptive Clonal Selection Algorithm, Artificial Immune, Function Optimization

中文摘要：

基于克隆选择算法基本原理，提出一种搜索函数最优解问题的自适应克隆选择算法（ACSA）．在ACSA中，抗体的克隆数、高频变异率、每代更新数都能在优化过程中自适应调节，而且变异抗体具有免疫记忆功能．通过对ACSA的收敛性分析，并和标准克隆选择算法仿真比较，结果表明ACSA在求解函数最优解问题时具有较强的收敛性和自适应性．

英文摘要：

Based on the basic principle of clonal selection algorithm, an adaptive clonal selection algorithm （ACSA） for function optimization is proposed. The clone number of antibody, the high frequency mutation ratios and the renewal number of each generation can regulate automatically in ACSA. Meanwhile, mutation antibodies have the ability of immune memory. The results indicate that the ACSA has stronger convergence and adaptability through the convergence analysis and simulation compared with standard clonal selection algorithm.

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