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Adaptive immune-genetic algorithm for global optimization to multivariable function

Journal of Systems Engineering and Electronics 2007年第3期18卷 655-660页

作者： Dai Yongshou Li Yuanyuan Wei Lei Wang Junling Zheng Deling Coll. of Information and Control Engineering China Univ. of Petroleum Dongying 257061 P. R. China School of Information Engineering Univ. of Science and Technology Beijing Beijing 100083 P. R. China

An adaptive immune-genetic algorithm （AIGA） is proposed to avoid premature convergence and guarantee the diversity of the population. Rapid immune response （secondary response）, adaptive mutation and density operator. in the AIGA are emphatically designed to improve the searching ability, greatly increase the converging speed, and decrease locating the local maxima due to the premature convergence. The simulation results obtained from the global optimization to four multivariable and multi-extreme functions show that AIGA converges rapidly, guarantees the diversity, stability and good searching ability.

关键词： immune-genetic algorithm function optimization hyper-mutation density operator.

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