免疫粒子群算法的测试数据生成

作     者：焦重阳 周清雷 张文宁 JIAO Chong-yang;ZHOU Qing-lei;ZHANG Wen-ning

作者机构：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学河南郑州450001 数学工程与先进计算国家重点实验室河南郑州450001 郑州工业安全职业学院河南信息工程学校河南郑州450011 郑州大学计算机与人工智能学院河南郑州450001 中原工学院软件学院河南郑州450007 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2024年第45卷第5期

页      面：1435-1442页

学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

基　　金：国家自然科学基金面上基金项目(61572444)。 

主　　题：粒子群算法 测试数据生成 惯性权重 学习因子 免疫算子 种群多样性 免疫选择 

摘      要：为有效改善粒子群算法进化后期收敛速度慢,克服易陷入局部极值的缺陷,提出一种自适应免疫粒子群算法并在面向路径的测试数据生成中得到应用。本文提出自适应的惯性权重的调整方法和学习因子的调节策略,加快算法的搜索速率;引入免疫算法中的免疫算子,提出抗体的浓度调节机制,使得粒子群的多样性更加丰富,提升算法的寻优能力;通过免疫选择操作,避免算法的早熟收敛;以分支函数叠加法构造适应度函数。实验结果表明,该算法避免了粒子群算法早熟收敛现象的发生,有效地提高了测试数据自动生成的效率。