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研究遗传算法等经典算法存在早熟、收敛速度慢等问题,针对上述问题,提出了新的抗体相似度、期望繁殖率以及克隆选择概率的定义及算法,结合Elitism策略提出了免疫遗传算法并建立了数学模型。抗体的相似度和期望繁殖率在进化过程中可以动态调整,以平衡群体的多样性和算法的收敛速度,采用了Elitism策略,保证算法收敛到全局最优解,选用PID控制进行仿真实验,通过与其他经典算法比较,结果表明算法具有一定的可行性。