基于并行人工免疫算法的大规模TSP问题求解

作     者：戚玉涛 焦李成 刘芳 QI Yu-tao;JIAO Li-cheng;LIU Fang

作者机构：西安电子科技大学智能信息处理研究所陕西西安710071 

出 版 物：《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期：2008年第36卷第8期

页      面：1552-1558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：国家自然科学基金(No.60575037) 国家863高技术研究发展计划(No.2006AA01Z107) 

主　　题：TSP 并行人工免疫系统 克隆选择 免疫记忆 

摘      要：为求解大规模TSP问题,提出了并行人工免疫系统的塔式主从模型(Towerlike Master-Slave Model,TMSM),和基于TMSM的并行免疫记忆克隆选择算法(Parallel Immune Memory Clonal Selection Algorithm,PIMCSA).TMSM是粗粒度的两层并行人工免疫模型,其设计体现了分布式的免疫响应和免疫记忆机制.PIMCSA用疫苗的迁移代替了抗体的迁移,兼顾了种群多样性的保持和算法的收敛速度.与其他算法相比,PIMCSA在求解精度和运行时间上都更具优势,而且问题规模越大优势越明显.TMSM很好地体现了免疫系统的特性,PIMCSA是适合求解大规模复杂优化问题的并行人工免疫算法,具有良好的可扩展性.