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通過(guò)對(duì)目前幾種常用仿生優(yōu)化算法的研究與分析,在基本免疫算法的框架下用C＋＋實(shí)現(xiàn)人工免疫算法;通過(guò)測(cè)試函數(shù)研究提高算法性能的關(guān)鍵因素。將疫苗接種、基因重組、動(dòng)態(tài)分庫(kù)操作、多重變異概率調(diào)節(jié)機(jī)制加入到算法中,并通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)測(cè)試,提高了算法性能。并且通過(guò)探討交叉操作對(duì)免疫算法的影響,提出一種比較適合免疫算法的交叉算子;進(jìn)而得出了改進(jìn)后算法的流程并驗(yàn)證了其性能。最終將改進(jìn)后的算法應(yīng)用于機(jī)械設(shè)計(jì)問(wèn)題實(shí)例,并與相應(yīng)文獻(xiàn)比對(duì)優(yōu)化結(jié)果,證明了改進(jìn)后算法的優(yōu)越性能。
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為了提高三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)（CMM）的測(cè)量效率，提出多色集合理論模型與人工免疫算法相結(jié)合的方式規(guī)劃CMM自動(dòng)測(cè)量路徑。通過(guò)待測(cè)特征與測(cè)頭特征、測(cè)頭角度和待測(cè)面的關(guān)系建立多色集合圍道矩陣，然后進(jìn)行合取運(yùn)算建立合取圍道矩陣；結(jié)合多色集合理論約束模型，采用人工免疫算法，優(yōu)化全局測(cè)量路徑。實(shí)例表明，該算法提高了三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)自動(dòng)檢測(cè)效率，并已用于實(shí)際檢測(cè)，具有一定實(shí)踐意義。
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