提出一种定向多尺度变异克隆选择优化算法. 为了实现抗体间信息共享, 算法利用定向进化机制引导抗体向着抗体群最优解区域逼近. 采用多尺度高斯变异机制, 在算法初期利用大尺度振荡变异实现了全局最优解空间的快速定位. 随着适应值的提升, 小尺度变异会随之减低, 使得算法在进化后期通过小尺度变异完成局部精确解的搜索. 将算法应用到5 个经典函数优化问题, 结果表明, 该算法不仅具有更快的收敛速度, 而且全局解搜索能力和稳定性均有显著提高.
针对进化规划的早熟收敛问题,借鉴免疫系统的应答机制,并结合进化规划与免疫机理,提出一种基于双变异算子的免疫规划算法(DMIP).该算法的核心在于采用全局柯西变异算子和局部高斯变异算子,通过保持种群的多样性和执行记忆保护以及弱小保护策略,保证了算法搜索的快速性和有效性.理论分析和仿真结果均表明,该方法能够有效地提高算法的全局及局部搜索能力,克服早熟现象.