一类具有精英学习能力的增强型人工免疫网络优化算法
李中华
张雨浓
谭洪舟
陈卓怡
1.中山大学信息科学与技术学院,广东,广州,5102752.中山大学信息科学与技术学院,广东,广州,5102753.中山大学信息科学与技术学院,广东,广州,5102754.中山大学信息科学与技术学院,广东,广州,510275
摘要：提出了一种用于求解优化问题的具有精英学习能力的增强型人工免疫网络(Enhanced aiNet-EL)算法.该算法集成了亲和力学习和精英学习,改进了免疫进化的克隆、变异和抑制算子.通过对两个经典函数的优化实验,结果表明本文提出的Enhanced aiNet-EL算法在最优解质量和收敛速度上都要优于传统aiNet和EaiNet算法.作为应用实例.工业PID控制器被用于测试算法的优化性能.实验所得的阶跃响应表明,使用Enhanced aiNet-EL得到的系统性能要优于使用其他4种方法得到的系统性能.
关键词：人工免疫系统精英学习亲和力学习微粒群优化PID控制
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：教育部高等学校博士学科点科研基金资助项目(200805581047)广东省自然科学基金博士启动基金资助项目(8451027501001203/2008-259)
论文发表日期：2009-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 283-290 )
英文信息