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[人工智能] 遗传算法和免疫算法的对比分析(转贴)

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发表于 2007-7-3 22:05 | 显示全部楼层 |阅读模式

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相似之处:
遗传算法和免疫算法都是群体搜索策略,强调群体中个体间的信息交换。
具体来说,
1. 在算法结构上,都要经过“初始种群的产生->评价标准计算->种群间个体信息交换->新种群的产生”这一循环过程。
2. 在功能上,二者的本质都是固有并行性和搜索变化的随机性,在搜索中不易陷入极小值,都有与其他智能算法结合的固有优势。
3. 在主要算子上,多数免疫算法都采用了遗传算法的算子。
4. 二者处理的对象都是表示求解的参数的编码数字串,而不是参数本身,所以都具有弱方法的一般特性,应用性很广。

区别之处:
免疫算法不是简单的遗传算法的改进,而是已经成为一门独立学科的智能计算系统。
具体来说,
1. 免疫算法的思想来自免疫系统,而非自然进化;即两者的来源思想不一样。
2. 在算法的具体实现上,遗传算法更多的是强调全局搜索,而忽略局部搜索;免疫算法则更多的两者兼顾。
3. 在遗传算法中,交叉是主要算子,变异是背景算子;而免疫算法则正好相反。

以上便是遗传算法和免疫算法的一般性对比分析。
有关这两种智能算法的数学上的定量的对比,目前尚处在研究之中。

来自:51zhuk.com
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发表于 2007-12-23 17:45 | 显示全部楼层
大哥好厉害~ :lol
发表于 2012-11-10 21:37 | 显示全部楼层
免疫算法则更多的两者兼顾?会不会更容易丢失全局最优点?
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