竞争合作型协同进化免疫算法及其在旅行商问题中的应用
刘朝华1
章兢1
张英杰2
吴建辉2
1.湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,4100822.湖南大学,计算机与通信学院,湖南,长沙,410082
摘要：为提高人工免疫算法的收敛性能,提出了一种竞争合作型协同进化免疫优势克隆选择算法(CCCICA).把生态学中的协同进化思想引入到人工免疫算法中,考虑了环境和子群间相互竞争的关系,子种群内部通过局部最优免疫优势,克隆扩增,自适应动态高频混合变异等相关算子的操作加快了种群亲和度成熟速度.把信息熵理论引入到算法中完善了种群的多样性.所有子种群共享同一高层优良库,并将其作为抗体子种群领导集合,对高层优良种群进行免疫杂交操作,通过迁移操作把优良个体返回到各子种群,实现了整个种群信息交流与协作.针对旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)多个实例结果表明:与其它智能算法相比较该算法具有较好的性能.
关键词：人工免疫克隆选择局部最优免疫优势竞争合作协同进化旅行商问题(TSP)
分类号：TP18(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(60634020)湖南省科技计划重点项目(2010GK2022)
论文发表日期：2010-01-01
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：9( 1322-1330 )
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