一种改进型克隆选择算法及其几乎处处强收敛性研究
On an improved clonal selection algorithm and its almost sure strong convergence作者机构：淮海工学院电子工程学院江苏连云港222005 江南大学通信与控制工程学院江苏无锡214122
出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)
年 卷 期：2010年第25卷第5期
页 面：725-729页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：中国博士后科学基金项目(200904501048) 江苏省博士后基金项目(0901076C)
摘 要：基于克隆选择原理,引入混沌机制和小生境技术,提出一种改进型克隆选择算法(ICSA).该算法比传统的克隆选择算法具有更好的种群多样性和全局寻优能力.以随机过程理论为数学工具,分析了ICSA所形成抗体种群的平均适应度函数的鞅性质,并由此得出算法几乎处处强收敛性的结论.进而证明了,当状态空间有限时,该算法能在有限步内以概率1收敛到全局最优.仿真实验表明,该算法能有效地抑制早熟,具有更好的全局收敛性.
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