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  • ISSN 1006-3080
  • CN 31-1691/TQ

基于优势肽和免疫记忆的混合蚁群算法

孙莉 钱锋 罗娜

孙莉, 钱锋, 罗娜. 基于优势肽和免疫记忆的混合蚁群算法[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2009, (4): 627-633.
引用本文: 孙莉, 钱锋, 罗娜. 基于优势肽和免疫记忆的混合蚁群算法[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2009, (4): 627-633.
Hybrid Ant Colony Algorithm Based on the Superior Peptide and Immune Memory[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2009, (4): 627-633.
Citation: Hybrid Ant Colony Algorithm Based on the Superior Peptide and Immune Memory[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2009, (4): 627-633.

基于优势肽和免疫记忆的混合蚁群算法

基金项目: 

国家“973”项目(2009CB320603);国家自然科学基金面上项目(60804029);上海市科技攻关项目(08DZ1123100);长江学者和创新团队发展计划(IRT0721);高等学校学科创新引智计划(B08021);上海市重点学科建设项目(B504)

Hybrid Ant Colony Algorithm Based on the Superior Peptide and Immune Memory

  • 摘要: 为了克服基本蚁群算法求解速度慢、易于出现早熟和停滞现象的缺陷,借鉴免疫算法中的免疫记忆和优势肽选择继承的思想,提出了基于优势肽和免疫记忆的混合蚁群算法(SPIM-ACA)。该算法在原有蚁群模型基础上增加内部记忆库,将记忆库中的解对应免疫抗体,将问题对应为抗原,运用免疫算子和优势肽选择算法进行新解的构造和记忆库的更新。将该算法从解的质量和多样性方面与传统蚁群算法、免疫算法及已有的改进算法进行了比较,结果表明:本文提出的算法不但明显提高了两个传统算法的性能,而且为解决其他组合优化问题提供了一个新的思路。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2008-09-01

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