一種基于混沌的免疫算法研究與改進

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摘要：文章通過研究傳統(tǒng)免疫算法和混沌優(yōu)化理論，通過對幾種常用的混沌映射和隨機函數(shù)性能進行大量的比對分析，選取Logistics映射作為混沌優(yōu)Matlab進行仿真模擬，研究結果表明，改進后的基于混沌的免疫算法具有更高的搜索精度和更快的收斂速度。

關鍵詞：免疫算法；混沌映射；種群更新；搜索效率；收斂速度

中圖分類號：TP391    文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）31-0064-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

0 引言

傳統(tǒng)免疫算法在搜索空間的探索和利用方面存在一些局限性，隨著問題規(guī)模的不斷擴大，算法的效率和精度也越來越難以滿足實際需求。（剩余5756字）