【摘 要】
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将混沌优化算法与克隆选择算法相结合，提出了一类基于混沌搜索的免疫算法．首先利用解空间变换将优化变量表示为混沌变量，并将混沌变量编码为抗体．然后，利用混沌变量的遍历性和随机
【机 构】
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北京邮电大学信息工程学院,清华大学自动化系
【基金项目】
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中国博士后科学基金资助项目（023209022）.
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将混沌优化算法与克隆选择算法相结合，提出了一类基于混沌搜索的免疫算法．首先利用解空间变换将优化变量表示为混沌变量，并将混沌变量编码为抗体．然后，利用混沌变量的遍历性和随机性特点，通过在高亲和力抗体的邻域内进行混沌搜索以实现局部寻优，通过在整个解空间内的混沌搜索来避免陷入局部最优解．数值仿真结果表明该算法具不易陷入局部最优、解的精度高和操作简单等优点．
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