基于免疫的并行单亲遗传算法研究

行小帅; 霍冰鹏

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基于免疫的并行单亲遗传算法研究

技术报告 | 更新时间：2024-10-14

- 基于免疫的并行单亲遗传算法研究
- Research on parallel partheno genetic algorithm based on the immune programming
- 通信学报 2007年第8期页码：99-104
- 作者机构：
  
  1. 山西师范大学物理与信息工程学院
  2. 山西师范大学物理与信息工程学院,山西,临汾,041004
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  山西省青年科技研究基金资助项目(20031008)~~
- DOI：
  中图分类号： TP18
- 纸质出版日期：2007
- 稿件说明：
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行小帅, 霍冰鹏. 基于免疫的并行单亲遗传算法研究[J]. 通信学报, 2007,(8):99-104.

XING Xiao-shuai, HUO Bing-peng. Research on parallel partheno genetic algorithm based on the immune programming[J]. 2007, (8): 99-104.
行小帅, 霍冰鹏. 基于免疫的并行单亲遗传算法研究[J]. 通信学报, 2007,(8):99-104. DOI：

XING Xiao-shuai, HUO Bing-peng. Research on parallel partheno genetic algorithm based on the immune programming[J]. 2007, (8): 99-104. DOI：

摘要

在分析了单亲遗传算法的优越性与存在不足的基础上

借鉴生物免疫概念与理论并结合并行计算的思想

提出了一种新的遗传算法——基于免疫的并行单亲遗传算法。理论分析和仿真结果表明

该算法不仅能够有效地保持群体多样性

而且减轻了遗传算法后期的波动现象

同时收敛速度有明显的提高。

Abstract

A novel algorithm parallel partheno genetic algorithm based on the immune programming（IPPPGA） was proposed

the algorithm analogies to the concept and theory of immunity in biotic science and unifies the parallel compu-tation thought

after analyzing the advantages and disadvantages of the partheno genetic algorithm.The theory analysis and experimental results show that the algorithm not only effectively keeps population diversity

but also alleviates the undulate phenomenon in evolutionary latter stages

meanwhile increases the convergent speed and computational effi-ciency greatly.

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