基于小生境技术和聚类分析的人工免疫算法

针对标准人工免疫算法存在的早熟收敛和后期收敛速度慢的问题,本文提出了一种基于小生境技术和聚类分析的改进的人工免疫算法。首先运用嵌入进化标记的小生境技术对初始种群进化,"排挤机制"有效地保持种群的多样性,防止了早熟,而标记种群的进化方向则加快了算法的收敛速度。其次聚类方法的应用使得在各极值点附近形成了聚类区域,在不同的聚类区域运用人工免疫的趋同算子和异化算子分别进行粗搜索和细搜索,以保证全局寻优的速度和精度。仿真结果表明,该改进算法较之标准免疫算法,有更快的收敛速度、更强的全局搜索能力和更好的寻优精度。