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clonal Strategy Algorithm Based on the immune memory

Journal of Computer Science & Technology 2005年第5期20卷 728-734页

作者： Ruo-Chen Liu Li-Cheng Jiao Hai-Feng Du Institute of Intelligent Information Processing Xidian University Xi＇an 710071 P.R. China Department of Mathematics Northwest University Xi＇an 710069 P.R. China

Based on the clonal selection theory and immune memory mechanism in the natural immune system, a novel artificial immune system algorithm, clonal Strategy Algorithm based on the immune memory （CSAIM）, is proposed in this paper. The algorithm realizes the evolution of antibody population and the evolution of memory unit at the same time, and by using clonal selection operator, the global optimal computation can be combined with the local searching. According to antibody-antibody （Ab-Ab） affinity and antibody-antigen （Ab-Ag） affinity, the algorithm can allot adaptively the scales of memory unit and antibody population. It is proved theoretically that CSAIM is convergent with probability 1. And with the computer simulations of eight benchmark functions and one instance of traveling salesman problem （TSP）, it is shown that CSAIM has strong abilities in having high convergence speed, enhancing the diversity of the population and avoiding the premature convergence to some extent.

关键词： artificial immune system clonal selection, immune memory evolutionary computation, traveling salesman problem

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