【摘 要】
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遗传算法（GA）作为一种高效并行随机搜索方法,具有很好的全局寻优能力;但是GA存在易陷入局部最优、个体多样性不足等缺点。正是基于GA的诸多问题,定义了一种计算抗体相似度和选
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遗传算法（GA）作为一种高效并行随机搜索方法,具有很好的全局寻优能力;但是GA存在易陷入局部最优、个体多样性不足等缺点。正是基于GA的诸多问题,定义了一种计算抗体相似度和选择概率的新方法,并在遗传算法的基础上借鉴生物免疫系统的免疫记忆、浓度调节、抗体促进与抑制等机理以及分组变异思想,提出了一种新的免疫遗传算法。该算法用于优化复杂函数以及PID控制器,并与其它算法进行了比较。实验结果表明,该算法具有很好的全局收敛性能和搜索速度快等优点。
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