Resumen

Los algoritmos de selección clonal (CSAs) son una clase especial de algoritmos inmunes (IA), inspirados en el principio de selección clonal del sistema inmune humano. Para mejorar la capacidad del algoritmo de rendir mejor, este CSA ha sido modificado implementando dos nuevos conceptos llamados factor de mutación fijo y factor de mutación en escalera. El factor de mutación fijo mantiene un factor constante a lo largo del proceso, mientras que el factor de mutación en escalera cambia de forma adaptativa según la afinidad de los anticuerpos. Este artículo comparó el CLONALG convencional con los dos enfoques propuestos y se probó en varias funciones de referencia estándar. Los resultados experimentales muestran empíricamente que los métodos propuestos algoritmo de selección clonal basado en mutación en escalera (LMCSA) y algoritmo de selección clonal con mutación fija (FMCSA) superan significativamente al método CLONALG existente en cuanto a calidad de la solución, velocidad de convergencia y estabilidad de la solución

• Materias:Probabilidad Colectiva Minería de datos Algoritmo de evolución Computación evolutiva Sistemas neuronales
• Subjects:Collective probability Data mining Evolutionary algorithm Evolutionary Computation Neural systems
• Palabras claves:Algoritmos de selección clonal; Algoritmos inmunes; Factor de mutación fijo; Factor de mutación en escalera; CLONALG; Funciones de referencia
• Keywords:Clonal selection algorithms; Immune algorithms; Fixed mutation factor; Ladder mutation factor; CLONALG; Benchmark functions