《結合免疫和拉馬克機制的協同進化模型及其套用研究》是依託西安電子科技大學，由慕彩紅擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：結合免疫和拉馬克機制的協同進化模型及其套用研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：慕彩紅
- 依託單位：西安電子科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
協同進化算法在進化過程中考慮了子種群間的相互作用，是進化算法研究領域中一個新興的研究分支。雖然具備很多相較於傳統進化算法的優點，但其存在的算法實現複雜度高、局域搜尋能力較弱以及搜尋效率尚不夠高等方面的不足也制約著它的進一步發展。針對以上問題，將種群按照適應度高低分為優勢種群和普通種群，在兩個種群之間設計協同進化操作，從而構建一種新型的實現複雜度較低的協同進化模型及算法，並借鑑免疫及拉馬克學習機制，將克隆選擇等免疫機理和有效的啟發式局部搜尋運算元作用於優勢種群上，以期提高算法的局域搜尋能力和搜尋效率，並用於複雜問題的最佳化及合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar，SAR)圖像分類。免疫機理與拉馬克機制的引入，將有助於提高新型協同進化算法的最佳化能力，將較好地推動協同進化算法及其相關套用領域的研究。
結題摘要
協同進化算法是進化算法領域的一個新興的研究分支，較傳統進化算法有其優勢，但其存在的算法實現複雜度高、局域搜尋能力較弱以及搜尋效率尚不夠高等方面的不足也制約著它的進一步發展。本項目旨在構建一種新型的實現複雜度較低的協同進化模型及算法，通過引入免疫及拉馬克學習機制，以提高算法的局域搜尋能力和搜尋效率。關於基準測試函式的仿真驗證了所提算法的有效性。此外，項目組進行了算法的套用研究，套用領域主要涉及通信信號檢測、複雜網路社區檢測、合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar，SAR)圖像分類和SAR圖像分割等，算法在這些領域的有效套用表明算法具有較好的套用價值及套用前景。相關研究成果將較好地推動協同進化算法這一研究方向的進一步發展，同時也拓展了協同進化算法的套用領域。
