约束优化问题的免疫混沌算法 被引量：9

1

作者 蒙文川 邱家驹 张彦虎 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期299-303,共5页

结合免疫算法极强的全局搜索能力以及混沌优化方法适合局部搜索的特点,提出了一种新的免疫混沌算法.从一组可行解出发,采用免疫算法通过克隆选择、克隆扩增、高频变异和审查形成记忆细胞,并将其作为全局近似最优解,然后采用混沌优化方... 结合免疫算法极强的全局搜索能力以及混沌优化方法适合局部搜索的特点,提出了一种新的免疫混沌算法.从一组可行解出发,采用免疫算法通过克隆选择、克隆扩增、高频变异和审查形成记忆细胞,并将其作为全局近似最优解,然后采用混沌优化方法按照混沌运动规律在近似最优解的邻域内进行局部搜索并审查,从而获得全局精确最优解.审查过程包含了对约束条件的处理,即对新产生的候选解进行审查,保留满足约束条件的可行解.利用该算法对几个经典约束优化问题进行了仿真测试,与以往方法相比获得了更优的结果,表明该算法是一种解决约束优化问题的有效方法. 展开更多

关键词 约束优化问题 约束处理技术 免疫算法 混沌优化 免疫混沌算法

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不同映射的混沌免疫进化算法性能分析 被引量：11

2

作者 苏有良 周德俭 +1 位作者 吴兆华 万川 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第21期222-224,共3页

针对目前混沌免疫进化算法采用的混沌映射类型单一,并存在对混沌映射影响算法性能大小和机制缺乏深入研究等问题,分析和探讨基于不同混沌映射混沌免疫进化算法的性能。对几个典型测试函数的比较结果表明,Logistic-CIEA和Cubic-CIEA的性... 针对目前混沌免疫进化算法采用的混沌映射类型单一,并存在对混沌映射影响算法性能大小和机制缺乏深入研究等问题,分析和探讨基于不同混沌映射混沌免疫进化算法的性能。对几个典型测试函数的比较结果表明,Logistic-CIEA和Cubic-CIEA的性能易出现大波动,Kent-CIEA则具有相对稳定的收敛速度,表现出较强的鲁棒性。由此证明,混沌映射作为产生局部搜索轨迹的迭代函数,其混沌特性对算法性能影响较大。 展开更多

关键词 混沌免疫进化算法 混沌映射 收敛速度 鲁棒性

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自适应变尺度混沌免疫优化算法及其应用 被引量：31

3

作者 杨海东 鄂加强 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1069-1074,共6页

结合混沌优化算法与免疫算法的特点,提出了一种采用折叠次数无限的自映射x=sin(2/x)产生混沌变量的自适应变尺度混沌免疫优化算法.该算法通过自适应变尺度方法不断调整优化变量的搜索空间,同时采用最大循环次数作为控制指标,既保证了寻... 结合混沌优化算法与免疫算法的特点,提出了一种采用折叠次数无限的自映射x=sin(2/x)产生混沌变量的自适应变尺度混沌免疫优化算法.该算法通过自适应变尺度方法不断调整优化变量的搜索空间,同时采用最大循环次数作为控制指标,既保证了寻优的准确性,又保证了算法的快速性.应用该算法对3个测试函数进行优化计算得到了比较满意的结果.将此算法应用于移动AdHoc网络入侵检测时的仿真实验结果表明,自适应变尺度混沌免疫优化算法能有效地减少对训练样本的依赖,同时减少噪音数据对入侵检测系统性能的影响,适用于移动自组网络对于入侵检测系统高检测率、高抗噪能力和低计算延迟的要求. 展开更多

关键词 混沌免疫优化算法 混沌:免疫 移动AD HOC网络

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混沌免疫优化组合算法 被引量：13

4

作者 王孙安 郭子龙 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期205-209,共5页

利用混沌迭代的遍历性和内在随机性,提出一种混沌免疫优化组合算法.该算法综合了免疫进化算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,将混沌变量加载于免疫算法的变量群体,利用混沌搜索的特点对记忆库群体进行微小扰动,并逐步调整扰动幅度.... 利用混沌迭代的遍历性和内在随机性,提出一种混沌免疫优化组合算法.该算法综合了免疫进化算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,将混沌变量加载于免疫算法的变量群体,利用混沌搜索的特点对记忆库群体进行微小扰动,并逐步调整扰动幅度.实验结果表明,该算法能明显改善免疫进化算法的收敛性能,搜索效率也得到了显著提高. 展开更多

关键词 免疫进化算法 混沌搜索 混沌免疫算法

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基于混沌免疫进化算法的汽车主动悬架控制策略研究 被引量：5

5

作者 宋晓琳 赵丕云 于德介 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期31-35,共5页

提出一种基于混沌免疫进化算法的1/4汽车主动悬架控制方法.在免疫进化算法的基础上,利用混沌运动的特点,对初始种群混沌初始化,且根据个体评价值对群体进行不同幅度的混沌载波,既可保护优秀个体,又可进行遍历搜索,跳出局部极小值,达到... 提出一种基于混沌免疫进化算法的1/4汽车主动悬架控制方法.在免疫进化算法的基础上,利用混沌运动的特点,对初始种群混沌初始化,且根据个体评价值对群体进行不同幅度的混沌载波,既可保护优秀个体,又可进行遍历搜索,跳出局部极小值,达到快速寻优的效果.仿真结果表明:与免疫进化控制比较,采用混沌免疫进化控制,汽车的平顺性和安全性得到了更好的改善. 展开更多

关键词 汽车工程 主动悬架 混沌免疫进化算法 控制方法

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三种混沌免疫优化组合算法性能之比较研究 被引量：9

6

作者 郭子龙 王孙安 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期307-309,共3页

利用混沌迭代的遍历性和内在随机性,提出三种混沌免疫优化组合算法,以弥补免疫进化算法收敛性能差的缺陷。这三种算法均综合了免疫进化算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,分别把混沌变量加载于免疫算法的总种群、遗传操作种群和记... 利用混沌迭代的遍历性和内在随机性,提出三种混沌免疫优化组合算法,以弥补免疫进化算法收敛性能差的缺陷。这三种算法均综合了免疫进化算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,分别把混沌变量加载于免疫算法的总种群、遗传操作种群和记忆库种群的变量群体中,利用混沌搜索的特点对这些群体进行微小扰动并逐步调整扰动幅度。对三种算法的性能进行了实验比较,结果表明算法一具有更好的收敛性能和搜索效率。 展开更多

关键词 免疫进化算法 混沌搜索 混沌免疫算法 遍历性

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基于混沌免疫进化算法的物流配送中心选址方案 被引量：8

7

作者 李昌兵 杜茂康 《商场现代化》 北大核心 2008年第3期109-110,共2页

电子商务环境下的物流配送中心选址问题是近年来物流研究中的热点。由于它是一个NP难题,较难得到最优解和满意解。本文将混沌免疫进化算法用于解决该问题。混沌免疫进化算法具有较好的全局搜索能力和收敛性,能够较好的解决该类复杂系统... 电子商务环境下的物流配送中心选址问题是近年来物流研究中的热点。由于它是一个NP难题,较难得到最优解和满意解。本文将混沌免疫进化算法用于解决该问题。混沌免疫进化算法具有较好的全局搜索能力和收敛性,能够较好的解决该类复杂系统的优化问题。 展开更多

关键词 物流 配送中心 选址 混沌免疫进化算法 多目标优化

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一种新的混沌免疫优化算法 被引量：1

8

作者 林睦纲 刘芳菊 姜小奇 《衡阳师范学院学报》 2007年第3期86-89,共4页

结合混沌优化算法与免疫算法的特点,提出了一种新的混合优化方法———混沌免疫优化算法.该算法综合了免疫算法与混沌优化算法在各自的空间搜索优势,充分利用免疫算法的记忆库中当代最优解指导混沌搜索。实验结果表明,该算法具有较强的... 结合混沌优化算法与免疫算法的特点,提出了一种新的混合优化方法———混沌免疫优化算法.该算法综合了免疫算法与混沌优化算法在各自的空间搜索优势,充分利用免疫算法的记忆库中当代最优解指导混沌搜索。实验结果表明,该算法具有较强的搜索能力和收敛性能,算法有效可行。 展开更多

关键词 免疫算法 混沌优化 混沌免疫算法

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运用混沌免疫算法优化吹塑蜗杆少齿差行星减速器 被引量：1

9

作者 舒服华 《化工设备与管道》 CAS 2007年第2期32-35,37,共5页

提出了一种基于混沌免疫算法的吹塑系统蜗杆少齿差行星齿轮优化方法。以机构的体积和啮合角最小为双优化目标,体现全局优化特点,使设计参数更为合理适用。利用免疫记忆、免疫细胞超变异、免疫调节等机制,记忆库种群混沌搜索等策略,使算... 提出了一种基于混沌免疫算法的吹塑系统蜗杆少齿差行星齿轮优化方法。以机构的体积和啮合角最小为双优化目标,体现全局优化特点,使设计参数更为合理适用。利用免疫记忆、免疫细胞超变异、免疫调节等机制,记忆库种群混沌搜索等策略,使算法在收敛速度和寻优能力上有较大提高。仿真结果显示它既能减小结构的尺才,又能提高减速器的运动性能。 展开更多

关键词 少齿差 双目标 优化设计 混沌免疫算法

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基于混沌免疫算法的偏曲轴少齿差行星传动优化

10

作者 田会方 刘宝平 《机械传动》 CSCD 北大核心 2006年第4期47-49,共3页

提出了一种基于混沌免疫算法的偏曲轴少齿差行星齿轮优化方法。以机构的体积和啮合角最小为双优化目标,体现全局优化特点,使设计参数更为合理适用。利用免疫记忆、免疫细胞超变异、免疫调节等机制,记忆库种群混沌搜索等策略,使算法在收... 提出了一种基于混沌免疫算法的偏曲轴少齿差行星齿轮优化方法。以机构的体积和啮合角最小为双优化目标,体现全局优化特点,使设计参数更为合理适用。利用免疫记忆、免疫细胞超变异、免疫调节等机制,记忆库种群混沌搜索等策略,使算法在收敛速度和寻优能力上有较大提高。仿真结果显示它既能减小结构的尺才,又能提高机构的运动性能。 展开更多

关键词 少齿差 双目标 优化设计 混沌免疫算法

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混沌免疫遗传算法在汽车悬置系统设计中的应用 被引量：2

11

作者 李飞建 郑玲 《噪声与振动控制》 CSCD 2013年第1期127-131,共5页

传统的悬置系统参数优化方法容易使优化结果陷入局部最优,遗传算法因其易于早熟收敛而限制了实际优化效果,为此提出使用混沌免疫遗传算法对汽车动力总成悬置系统参数进行优化设计。优化设计中,以动力总成悬置系统六自由度能量解耦为目... 传统的悬置系统参数优化方法容易使优化结果陷入局部最优,遗传算法因其易于早熟收敛而限制了实际优化效果,为此提出使用混沌免疫遗传算法对汽车动力总成悬置系统参数进行优化设计。优化设计中,以动力总成悬置系统六自由度能量解耦为目标函数,以悬置刚度和安装角度为优化变量,并考虑悬置系统的模态频率匹配、能量解耦率、悬置静态剪切和压缩变形等约束条件。优化结果表明,基于设计的寻优方法,改善动力总成悬置系统与整车匹配程度,提高动力总成悬置系统的隔振性能。 展开更多

关键词 振动与波 动力总成悬置系统 优化设计 混沌免疫遗传算法

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基于混沌量子免疫算法的电力系统无功优化 被引量：2

12

作者 童沛 乐秀璠 《电网与清洁能源》 2013年第8期1-5,共5页

针对电力系统无功优化问题的离散性和多约束非线性特点,提出一种混沌量子免疫算法的电力系统无功优化方法。该算法利用量子比特和由Logistic映射产生的混沌变量来初始化寻优量子抗体,从而保证了算法的遍历寻优和搜索高效性。通过量子旋... 针对电力系统无功优化问题的离散性和多约束非线性特点,提出一种混沌量子免疫算法的电力系统无功优化方法。该算法利用量子比特和由Logistic映射产生的混沌变量来初始化寻优量子抗体,从而保证了算法的遍历寻优和搜索高效性。通过量子旋转门来实施抗体的克隆扩增和变异,利用线性变换将量子抗体由单位空间映射到寻优问题的解空间。IEEE30节点仿真验证混沌量子免疫算法用于电力系统无功优化的可行性和有效性。 展开更多

关键词 无功优化 混沌量子免疫算法 量子比特 克隆扩增 量子旋转门

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混沌免疫算法应用于超低副瓣天线阵优化研究 被引量：1

13

作者 蔡木仁 刘波 《空间电子技术》 2010年第3期78-83,共6页

文章分析了六角形排列的平面阵列天线的远场分布,介绍了基于混沌理论的混沌免疫算法,结合六角形平面阵列天线实例及超低副瓣要求,给出了基于该算法的阵列天线方向图优化方法,得出了超低副瓣方向图。仿真结果表明,混沌免疫算法收敛速度快... 文章分析了六角形排列的平面阵列天线的远场分布,介绍了基于混沌理论的混沌免疫算法,结合六角形平面阵列天线实例及超低副瓣要求,给出了基于该算法的阵列天线方向图优化方法,得出了超低副瓣方向图。仿真结果表明,混沌免疫算法收敛速度快,搜索效率高,具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 超低副瓣阵列天线 混沌免疫算法 混沌优化 相控阵 方向图优化 六角形天线阵

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基于混沌免疫算法的深度信念网络参数优化 被引量：3

14

作者 孙美艳 田玉玲 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第9期2643-2648,共6页

针对深度信念网络在参数训练过程中易陷入局部搜索、收敛速度慢等问题,提出利用改进的混沌免疫算法优化深度信念网络参数的方法。采用混沌初始化和自适应变异,提高抗体种群的多样性;引入可变选择算子,加快算法的寻优速度。函数拟合实验... 针对深度信念网络在参数训练过程中易陷入局部搜索、收敛速度慢等问题,提出利用改进的混沌免疫算法优化深度信念网络参数的方法。采用混沌初始化和自适应变异,提高抗体种群的多样性;引入可变选择算子,加快算法的寻优速度。函数拟合实验和滚动轴承故障诊断实验结果表明,与粒子群优化算法和基本的克隆选择算法相比,该算法能够得到更优的网络参数,提高了深度信念网络的特征提取能力,加快了网络训练的收敛速度。 展开更多

关键词 深度信念网络 参数优化 改进的混沌免疫算法 函数拟合 滚动轴承故障诊断

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基于混沌免疫遗传算法的神经网络及应用 被引量：3

15

作者 杨蕾 林红 《智能计算机与应用》 2011年第2X期10-13,共4页

借助混沌随机序列构造初始种群，将免疫机制引入传统遗传进化过程，有效克服传统遗传算法种群“退化”和“早熟”的不足，保持种群多样性，构造得到混沌免疫遗传优化算法。进而将混沌免疫遗传优化算法与BP神经网络相结合，分别用混沌免... 借助混沌随机序列构造初始种群，将免疫机制引入传统遗传进化过程，有效克服传统遗传算法种群“退化”和“早熟”的不足，保持种群多样性，构造得到混沌免疫遗传优化算法。进而将混沌免疫遗传优化算法与BP神经网络相结合，分别用混沌免疫遗传优化算法和自适应BP算法对网络权值进行全局优化和局部二次优化，建立基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型。利用所建立的混合神经网络模型对渤海某海域年极值冰厚进行训练预测，并将模型预测结果与实际数据以及动态拓扑预测的结果进行对比，表日周基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型具有很高的预测精度和工程适用性。 展开更多

关键词 混沌免疫遗传算法 神经网络 自适应BP算法 全局优化 海冰厚度

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混沌免疫优化RBF网络在动态变形预测中的应用 被引量：5

16

作者 朱玉 赵卿 梅艳 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2012年第5期53-57,共5页

针对动态变形数据常规预测模型的不足,提出了一种基于混沌免疫优化的RBF模型,即利用混沌免疫算法(CIOA)对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化。CIOA结合了免疫算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,在免疫进化的过程中引入混沌寻优方... 针对动态变形数据常规预测模型的不足,提出了一种基于混沌免疫优化的RBF模型,即利用混沌免疫算法(CIOA)对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化。CIOA结合了免疫算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,在免疫进化的过程中引入混沌寻优方法,改善算法的寻优模式,提高算法的收敛速度,避免算法陷入局部最优。结果表明:将混沌免疫优化RBF网络应用于动态变形数据预测中,有效地提高了预测的速度和性能。 展开更多

关键词 混沌免疫优化算法 RBF网络 动态变形监测 寻优模式 预测

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基于混沌免疫优化RBF网络的遥感水深反演 被引量：3

17

作者 朱玉 赵卿 周兴东 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第5期187-191,共5页

BP网络学习算法存在收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点。为此,提出一种基于混沌免疫优化径向基函数(RBF)网络的遥感水深反演模型。介绍水深遥感反演原理,利用混沌免疫优化算法对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化,并将优化的RBF网络... BP网络学习算法存在收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点。为此,提出一种基于混沌免疫优化径向基函数(RBF)网络的遥感水深反演模型。介绍水深遥感反演原理,利用混沌免疫优化算法对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化,并将优化的RBF网络应用于遥感水深反演。实验结果表明,该模型反演水深和实测水深之间的平均绝对误差为0.436 7 m,平均相对误差为8.91%,均方根误差为0.563 5 m,具有较好的非线性映射能力和泛化能力。 展开更多

关键词 水深遥感 混沌免疫优化算法 径向基函数 反演模型 泛化能力

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免疫算法关键技术与优化研究 被引量：2

18

作者 龙著乾 崔顺天 《软件导刊》 2015年第11期51-53,共3页

在生物科学和信息学科研究领域,国内外专家已经对进化、遗传和免疫等自然现象进行了广泛而深入的研究。设计了一种新的并行混沌免疫优化算法,该算法不仅将混沌优化的最新成果引入到免疫算法研究领域,而且将混沌优化和免疫算法进行有机融... 在生物科学和信息学科研究领域,国内外专家已经对进化、遗传和免疫等自然现象进行了广泛而深入的研究。设计了一种新的并行混沌免疫优化算法,该算法不仅将混沌优化的最新成果引入到免疫算法研究领域,而且将混沌优化和免疫算法进行有机融合,为免疫算法研究领域提供了新的研究工具和方法。 展开更多

关键词 免疫算法 免疫克隆选择算法 自适应免疫算法 人工免疫系统 并行混沌免疫优化算法

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CIPSO算法在城市有轨电车控制策略中的应用研究 被引量：2

19

作者 罗淼 米根锁 《铁道标准设计》 北大核心 2019年第4期154-159,共6页

在保证电车安全的前提下,轨道交通中的城市有轨电车控制策略优化问题实质上是多目标优化问题,主要是针对节能、正点、停靠准确和乘客舒适度优化等方面的复杂问题,以电车运动学方程为基础,针对粒子群优化算法在离散优化问题中处理不佳,... 在保证电车安全的前提下,轨道交通中的城市有轨电车控制策略优化问题实质上是多目标优化问题,主要是针对节能、正点、停靠准确和乘客舒适度优化等方面的复杂问题,以电车运动学方程为基础,针对粒子群优化算法在离散优化问题中处理不佳,容易陷入局部最优的问题,采用混沌Tent映射初始化粒子群,建立其多目标优化模型。而后采用免疫接种和免疫选择的方法提高PSO优化算法的优化能力,对模型进行求解。以广州市海珠区环岛新型有轨电车试验段数据为对象进行实例仿真,结果表明,混沌免疫微粒群优化算法较传统微粒群优化算法可获得更好的控制策略,能更有效的解决电车运行多目标优化问题。 展开更多

关键词 轨道交通 控制策略优化 混沌免疫微粒群算法 有轨电车 多目标优化

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改进的Elman神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用 被引量：7

20

作者 陈伟华 闫孝姮 付华 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期19-24,共6页

在煤矿瓦斯灾害中,煤矿瓦斯突出是导致瓦斯重特大事故的主要原因之一。目前常用的基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法-Elman神经网络(GA-ENN)耦合算法等建立瓦斯涌出量预测模型的预测方法在收敛性和精度上均存在一定的缺陷。提出了一... 在煤矿瓦斯灾害中,煤矿瓦斯突出是导致瓦斯重特大事故的主要原因之一。目前常用的基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法-Elman神经网络(GA-ENN)耦合算法等建立瓦斯涌出量预测模型的预测方法在收敛性和精度上均存在一定的缺陷。提出了一种利用混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)对Elman神经网络进行改进的新型智能优化算法来增强粒子的活性,提高其局部搜索能力和全局优化能力,克服了遗传算法(GA)的固有缺陷。对煤矿现场跟踪实测后进行仿真分析,结果表明:运用提出的CIGOA-ENN预测模型预测的最大相对误差为4.47%,最小相对误差为1.12%,平均相对误差为2.27%,明显小于BP神经网络和GA-ENN等预测模型的预测结果,表明CIGOA-ENN预测模型的输出结果更精确,对瓦斯涌出量预测系统的辨识误差更小,性能更优越。 展开更多

关键词 安全管理工程 混沌免疫遗传优化算法 ELMAN神经网络 预测 绝对瓦斯涌出量

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