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一種新的BPSO改進算法—免疫多向二進制粒子群優(yōu)化算法

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　　BPSO由于群體的多樣性在進化后期變差，而導(dǎo)致收斂后期速度變慢，易陷于局部最優(yōu)和收斂的精度降低。IMBPSO算法借鑒免疫學(xué)習(xí)中較好的多樣性，將每一進化代的Gbest；作為記憶細胞保存下來，并按基于濃度的選擇概率來更替部分微粒，使進化群體保持了很好的多樣性，有效地避免了算法陷于局部最優(yōu)。同時對更替當(dāng)前代中適應(yīng)值較好的微粒進行克隆選擇操作，從而加快了算法的收斂速度。測試結(jié)果也顯示，MPSO算法具有精度高、收斂速度快的優(yōu)點，為解決最優(yōu)問題提供了一條新的途徑。

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