【摘 要】
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基于生物免疫学抗体克隆选择学说,本文探讨了免疫克隆选择算法(Immune Clonal Selection Algorithm,ICSA)的网络拓扑结构,然后基于李亚普洛夫稳定性定理,分析了算法的动态特
【机 构】
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西安电子科技大学智能信息处理研究所,
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基于生物免疫学抗体克隆选择学说,本文探讨了免疫克隆选择算法(Immune Clonal Selection Algorithm,ICSA)的网络拓扑结构,然后基于李亚普洛夫稳定性定理,分析了算法的动态特性,并构造了一种基于伪梯度的混合免疫克隆网络算法,相应函数优化的试验表明,增加基于伪梯度的搜索后,在一定程度上对ICSA的性能有较大改善。
Based on the theory of clonal selection of biological immunological antibodies, this paper explores the network topology of Immune Clonal Selection Algorithm (ICSA), then analyzes the dynamic characteristics of the algorithm based on the Lyapunov stability theorem and constructs a Based on the pseudo-gradient hybrid immune clonal network algorithm, experiments on the corresponding function optimization show that after the search based on the pseudo-gradient, the performance of ICSA is greatly improved to a certain extent.
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