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基于浮点数编码，提出一种分级变异的动态免疫克隆选择优化算法．根据抗体的亲和度将种群分解为3个子种群，分配以不同的搜索任务，实施不同的变异策略．在进化过程中动态改变种群规模、克隆规模和变异参数，从而加快了全局搜索速度，提高了局部搜索精度．对5个复杂函数的优化仿真实验表明了该算法的有效性。
分级变异的动态克隆选择算法
【摘 要】
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基于浮点数编码，提出一种分级变异的动态免疫克隆选择优化算法．根据抗体的亲和度将种群分解为3个子种群，分配以不同的搜索任务，实施不同的变异策略．在进化过程中动态改变种群规模
【机 构】
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大连海事大学航海学院,大连海事大学自动化与电气工程学院
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2007年6期
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