【摘 要】
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在系统分析多模态函数优化克隆选择算(CLONALG)特点和不足的基础上,结合记忆细胞形成、网络抑制、梯度法和山谷搜索法,提出一种自适应多模态克隆选择算法。典型多峰值函数仿真实验证明,算法能够找到多模态问题的全部最优解和尽可能多的局部最优解,且无冗余.通过与同类算法进行比较和计算复杂性分析表明,该算法不仅计算量小、具有更好的搜索性能,而且无需任何先验知识,可实现真正的自适应搜索.
【机 构】
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大连交通大学,机械工程学院,辽宁,大连,116028;大连海事大学,自动化与电气工程学院,辽宁,大连,116026
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在系统分析多模态函数优化克隆选择算(CLONALG)特点和不足的基础上,结合记忆细胞形成、网络抑制、梯度法和山谷搜索法,提出一种自适应多模态克隆选择算法。典型多峰值函数仿真实验证明,算法能够找到多模态问题的全部最优解和尽可能多的局部最优解,且无冗余.通过与同类算法进行比较和计算复杂性分析表明,该算法不仅计算量小、具有更好的搜索性能,而且无需任何先验知识,可实现真正的自适应搜索.
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