定向多尺度变异克隆选择优化算法

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1、第26卷第2期控制与决策2011年2月Vol.26No.2ControlandDecisionFeb.2011文章编号:1001-0920(2011)02-0175-07定向多尺度变异克隆选择优化算法陶新民1,刘福荣2,刘玉1,付丹丹1(1.哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，哈尔滨150001；2.哈尔滨电力职业技术学院信息工程系，哈尔滨150030)摘要:提出一种定向多尺度变异克隆选择优化算法.为了实现抗体间信息共享,算法利用定向进化机制引导抗体向着抗体群最优解区域逼近.采用多尺度高斯变异机制,在算法初期利用大尺度振荡变异实

2、现了全局最优解空间的快速定位.随着适应值的提升,小尺度变异会随之减低,使得算法在进化后期通过小尺度变异完成局部精确解的搜索.将算法应用到5个经典函数优化问题,结果表明,该算法不仅具有更快的收敛速度,而且全局解搜索能力和稳定性均有显著提高.关键词:克隆选择；多尺度变异；定向进化；勘探和开采中图分类号:TP18文献标识码:ACloneselectionoptimizationalgorithmwithdirectionalmulti-scalemutationTAOXin-min1,LIUFu-rong2,LIUYu1,FUDan

3、-dan1(1.CollegeofInformationandCommunicationEngineering，HarbinEngineeringUniversity，Harbin150001，China;2.DepartmentofInformationEngineering，HarbinPowerVocationalTechnologyCollege，Harbin150030，China.Correspondent：TAOXin-min，E-mail：taoxinmin@hrbeu.edu.cn)Abstract:Tode

4、alwiththeproblemofsingle-scalemutation,prematureconvergenceandslowsearchspeed,acloneselectionalgorithm(CSA)withdirectionalmulti-scalegaussianmutationisproposed.Toimplementtheshareofinformationbetweenantibodies,thedirectionalevolutionmechanismisutilizedtoinducetheant

5、ibodiestoevolvetothebestsolutionregion.Thespecialmulti-scaleGaussianmutationoperatorsareintroducedtomakeantibodiesexplorethesearchspacemoreefficiently.Thelarge-scalemutationoperatorscanbeutilizedtoquicklylocalizetheglobaloptimizedspaceattheearlyevolution,whilethesmal

6、l-scalemutationoperatorscanimplementlocalaccurateminimasolutionsearchatthelateevolution,whichcanmakethealgorithmexploretheglobalandlocalminimathoroughlyatthesametime.ThecomparisonoftheperformanceoftheproposedapproachwithotherCSAswithdifferentmutationsisexperimented.

7、Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodcannotonlyeffectivelysolvetheprematureconvergenceproblem,butalsosignificantlyspeeduptheconvergenceandimprovethestability.Keywords:cloneselection；multi-scalemutation；directionevolution；explorationandexploitation1引引引言言言棒性,

8、并且在解决复杂问题时具有强大的信息处理能生物免疫系统作为一种高度并行的自适应信息力,近年来已广泛应用于智能优化、模式识别、信息安全、机器学习、故障诊断等[1-4]诸多领域.学习系统,能够自适应地识别和排除机体的抗原性异物,并且具有学习、记忆和自适应调节能力,保护机体目前,针对