一种新的变异因子选择策略

• 作 者: 王帅群 敖日格乐 高尚策 唐政 马海英
• 机 构: 同济大学电子与信息工程学院,日本富山大学工学院,东华大学信息科学与技术学院
• 出 处: 计算机科学
• 发表日期: 2014年9期
• 关键词: 多层学习机制 高斯变异 柯西变异 Lateral变异 Baldwinian变异 Multi-learning mechanism Gaussian mutati
• 基金项目: 本文受国家自然科学基金项目（61203325）,上海市教育发展基金会晨光计划项目（12CG35）,中国教育部博士点基金（20120075120004）,中央高校基本科研业务费专项资金（13D110416）,南通市科技计划项目（BK2013050）资助.

在具有多层学习机制的免疫优化算法中,变异因子的选择概率对算法的有效性起着至关重要的作用.如果选择不够合理,将导致算法容易陷入局部最优,在一定程度上影响解的质量和收敛速度.针对多层学习机制的特点,讨论了各个因子之间的依赖性和相关性,提出了一种新的变异因子选择策略.选择4个基准函数作为测试函数进行了验证,结果表明,解的质量和收敛速度都有了明显的改善.