一种新的BPSO改进算法—免疫多向二进制粒子群优化算法

　　BPSO由于群体的多样性在进化后期变差，而导致收敛后期速度变慢，易陷于局部最优和收敛的精度降低。IMBPSO算法借鉴免疫学习中较好的多样性，将每一进化代的Gbest；作为记忆细胞保存下来，并按基于浓度的选择概率来更替部分微粒，使进化群体保持了很好的多样性，有效地避免了算法陷于局部最优。同时对更替当前代中适应值较好的微粒进行克隆选择操作，从而加快了算法的收敛速度。测试结果也显示，MPSO算法具有精度高、收敛速度快的优点，为解决最优问题提供了一条新的途径。