混沌免疫进化算法及其在函数优化中的应用

摘要

基于免疫系统的克隆选择机理,并利用混沌序列的遍历性,提出一种混沌免疫进化算法.算法首先将混沌序列引入算法初始群体的产生和抗体的扩展过程.其次将待扩展群体中的个体亲和度进行变换以调节个体的选择概率.最后利用概率分析方法,给出算法的全局收敛性证明.为了验证算法的有效性,将算法应用于函数优化问题.用不同的测试函数进行仿真实验.仿真结果表明该算法具有不易陷入局部最优、解的精度高、收敛速度快等优点.