一种改进的克隆选择算法在多峰值函数优化中的应用

摘要

为了解决de Castro 2002 年提出的CLONALG算法在多峰值函数优化时多峰搜索能力弱、训练时间长的问题,本文提出了一种改进的克隆选择算法.该算法运用新的克隆选择操作、克隆变异操作和最佳抗体停止进化操作,并且引入了抗体抑制操作,不仅可以动态调整种群大小,具有较强的全局和局部搜索能力,而且搜索时间较短.与Castro的克隆选择算法相比,本文算法在较短的时间内可以搜索到全局最优解和更多的局部最优解.