基于免疫算法的电子渠道软件测试用例生成

提出了一种基于免疫遗传算法的电子渠道软件测试用例生成模型,并介绍了免疫遗传算法的基本思想.通过将免疫遗传算法与传统遗传算法和随机算法在电子渠道软件测试用例生成中的比较,说明了免疫遗传算法的效率明显高于传统遗传算法和随机算法,同时也进一步验证了模型的正确性、可行性.     

量子免疫算法及在0-1背包问题中的应用

将免疫算法的免疫算子思想引入到量子遗传算法中,提出了改进的算法:量子免疫算法。算法在保持量子遗传算法优点的同时,提高了算法的全局收敛性。并将此算法应用在0-1背包问题中,仿真结果表明,此改进算法具有良好的性能。     

一种基于免疫遗传算法的数据挖掘方法

提出了一种基于免疫遗传算法的数据挖掘算法,该算法在简单的遗传算法基础上引入免疫算子解决了遗传算法中的早熟现象。这种算法具有很好的鲁棒性和隐含并行性,能快速、有效的进行全局优化搜索。特别适用于大规模、海量数据库的挖掘。     

基于混合遗传算法的敏捷卫星任务规划求解

针对新一代对地观测敏捷卫星任务规划问题,首先研究了敏捷卫星的特点,分析了敏捷卫星工作模式及对地观测过程,在此基础上构建了基于多目标的任务规划模型。针对敏捷卫星任务规划问题具有多约束、多冲突、非线性NP-hard特点,本文提出了基于混合遗传求解算法,该算法将免疫遗传算法与蚁群算法相结合,以蚁群算法所产生的解作为免疫遗传算法的初始种群,同时以蚁群算法中的全局最优解作为疫苗。通过实验表明本文提出的算法比遗传算法和免疫遗传算法精度更高,收敛速度更快。     

基于正交设计的免疫克隆遗传算法

针对遗传算法存在早熟及局部搜索能力弱等问题,提出一种基于正交设计的免疫克隆遗传算法,将正交实验设计原理、免疫克隆理论以及标准遗传算法有效结合起来,增强算法的收敛速度和搜索精度。对算法进行了验证,表明该算法求解精度高出几个数量级,寻找到全局最优解的次数明显增加。     

基于改进GA的K-均值聚类算法

利用遗传算法或免疫规划算法解决初始聚类中心是较好的方法，但容易出现局部早熟现象．为了克服以上缺点，借助免疫机制的优点，将免疫原理的选择操作机制引入遗传算法中，提出基于改进遗传的K-均值聚类算法，该方法结合K-均值算法的高效性和改进遗传算法的全局优化能力，较好地解决了聚类中心优化问题．试验结果表明，本算法能够有效改善聚类质量．     

基于免疫遗传算法改进DFNN模型及其应用

针对动态模糊神经网络（DFNN）在进行预测应用时容易陷入“局部极值”的缺陷,提出一种改进方案。综合人工免疫算法和遗传算法的优点,用免疫选择优化遗传算法的进化策略,提出一种新的免疫遗传算法。将免疫遗传算法对模糊神经网络的学习算法进行改进,增强其学习能力和算法的稳定性。结合复杂性强的短期电价预测问题,采集美国PJM电力市场的实际数据作为样本数据,对免疫遗传算法改进DFNN进行实证研究。研究结果表明：与DFNN的预测结果相比,改进后的方法在同样的运算条件下,预测精度提高4．5％,而运算时间仅增加6．4s,说明基于免疫遗传算法对DFNN模型的改进效果较好。     

基于改进免疫遗传算法的水电站优化调度应用研究

根据免疫算法的生物学机理,提出了一种改进的免疫遗传算法.该算法将微粒群算法作为免疫算法的全局搜索策略,提高算法的全局搜索能力;利用逐步优化算法对免疫算法的控制策略进行进化操作,提高算法的局部搜索能力;利用免疫算法本身基于浓度的自我调节机制,提高群体的多样性,避免算法过早陷入局部最优解.最后给出了该算法实现的具体步骤,并将其应用于水电站的优化调度中,取得了较为满意的结果,且与动态规划、遗传算法、免疫算法和微粒群算法等比较,验证了算法的有效性和优越性.     

基于正交设计的免疫克隆遗传算法

针对遗传算法存在"早熟"及局部搜索能力弱等问题,提出一种基于正交设计的免疫克隆遗传算法,将正交实验设计原理、免疫克隆理论以及标准遗传算法有效结合起来,增强算法的收敛速度和搜索精度.对算法进行了验证,表明该算法求解精度高出几个数量级,寻找到全局最优解的次数明显增加.     

基于免疫遗传算法的炼钢最优炉次计划研究

针对炼钢最优炉次计划问题难以准确求解的实际情况,建立了一种含有0-1变量的整数规划模型,为了求解该优化模型,提出了一种新的免疫遗传算法.该算法通过将免疫算法和遗传算法相结合,在传统遗传算法中加入免疫算子,并且引入了新的个体选择概率模型,有效防止了算法过早收敛的现象.针对该类优化问题的特性,设计了自适应的交叉率和变异率准则,动态调整交叉率和变异率,提高了该算法的精度.基于工厂的实际数据,进行了仿真实验,实验结果表明该免疫遗传算法比普通遗传算法有着更高的搜索精度,证明了该算法在实际炼钢最优炉次计划问题中的有效性和准确性.     

免疫遗传算法学习贝叶斯网等价类

针对遗传算法学习贝叶斯网存在的问题, 提出一种基于骨架搜索的免疫遗传算法学习贝叶斯网等价类, 该方法综合了基于约束和打分搜索的方法, 可以在遗传过程中避免产生非法结构, 并从骨架空间映射到等价类空间进行搜索. 实验数据表明, 免疫算子的使用可有效缩小搜索空间规模, 加快收敛速度, 提高执行效率.     

基于量子免疫遗传算法的煤与瓦斯突出神经网络预测

为了用BP神经网络更准确地预测煤与瓦斯突出危险性,将免疫算法中基于繁殖概率的抗体多样性保持机制引入量子遗传算法(QGA),提出量子免疫遗传算法(QIGA)优化神经网络模型QIGA-BP。模型采用QIGA分别对神经网络的隐含层和连接权值进行全局寻优,以此提高BP网络的搜索效率和泛化能力。以平均影响值分析法筛选的煤与瓦斯突出显著变量作为BP网络的最佳输入参数,分别用QIGA-BP,QGA-BP,免疫遗传优化BP模型和传统BP模型对突出煤层工作面的实例数据进行预测。结果表明,QIGA在BP网络优化过程中具有更好的优化性能,用QIGA-BP模型预测工作面突出危险性具有更好的预测能力和更高的预测准确率。     

基于信息论和免疫遗传算法学习贝叶斯网络结构

提出一种新的实现贝叶斯网络(BN)结构学习的方法,即由信息论和免疫遗传算法相结合构造最优贝叶斯网络结构.首先,通过信息论迅速搜索较为可能的网络空间,构造一个候选网络,然后用免疫遗传算法进行网络精简,得到一个最优的网络结构.不仅可降低计算复杂度,提高贝叶斯网络结构学习的效率,而且避免了传统启发式算法易陷入局部最优解的问题.实例计算证明了其可行性.     

一种基于分层模糊控制的免疫遗传优化算法

针对标准遗传算法的不足,借鉴生物免疫机理和人脑模糊思维功能提出一种新的基于分层模糊控制的免疫遗传算法.该算法利用免疫系统独特性网络学说,改进标准遗传算法选择算子,提高了种群多样性;同时从环境、种群、个体和基因角度,全面分析算法寻优性能和各种进化参数的启发式模糊关系,采用模糊推理动态调整交叉率、交叉位置和变异率,减小了标准遗传操作的随机性.实验结果表明,新算法不仅可有效克服标准遗传算法的缺陷,而且收敛速度、计算精度和算法稳定性也得到明显提高.     

采用结构与参数训练相结合的RNN模型构建基因调控网络

提出一种采用递归神经网络模型构建基因调控网络,将结构训练与参数训练相结合的方法进行网络的权值训练.采用模拟退火算法训练网络结构,找出调控关系权值,再引入基于免疫思想的粒子群算法对权值进行参数优化,得到基因调控网络图.并分别用人工数据和大肠杆茵DNA修复系统基因数据进行实验.实验结果表明,该方法能有效地从基因时序数据中揭示基因间的调控关系.     

人工免疫工程综述

概述免疫系统基本概念，比较了三大生物信息处理系统（神经系统，遗传系统和免疫系统）的特性，在此基础上提出了人工免疫工程（artificial immune engineering,AIE)的概念，介绍了AIE的主要方法，包括基于免疫网络学说的人工免疫网络模型，基于免疫特异性的否定选择算法和基于接种疫苗及免疫多样性的免疫进化算法；阐述了AIE的应用现状，包括人工免疫网络在人工智能领域，免疫特异检测在计算机安全领域及免疫反馈和免疫鲁棒自适应特性在智能控制领域的多种典型应用，最后对AIE研究应用前景作了进一步的展望。     

Adaptive Immune Evolutionary Algorithms Based on Immune Network Regulatory Mechanism

Based on immune network regulatory mechanism, a new adaptive immune evolutionary algorithm （AIEA） is proposed to improve the performance of genetic algorithms （GA） in this paper. AIEA adopts novel selection operation according to the stimulation level of each antibody. A memory base for good antibodies is devised simultaneously to raise the convergent rapidity of the algorithm and adaptive adjusting strategy of antibody population is used for preventing the loss of the population adversity. The experiments show AIEA has better convergence performance than standard genetic algorithm and is capable of maintaining the adversity of the population and solving function optimization problems in an efficient and reliable way.     

基于改进免疫遗传算法的配电网网架规划

为了解决传统方法难以实现配电网网架规划组合优化的问题,针对改进免疫遗传算法具有生物免疫系统中抗体多样性的保持机制和基于抗体浓度的调节更新机制,同时又具有一般进化算法的随机搜索能力,采用改进免疫遗传算法对配电网网架规划进行求解,提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力.优化模型以网络年费用最小为优化目标,以线路传输容量、电压降、配电网的辐射性等为约束条件;根据配电网辐射性的要求,以备选网络的生成树作为初始解,从而避免了随机产生初始可行解时速度较慢的弊端.并借鉴支路交换的思想设计杂交算子和变异算子,以避免辐射性检查过程,使得算法的寻优能力大为增强.通过算例验证了该算法的有效性,同时算例结果表明该算法的计算速度比常规免疫遗传算法的计算速度有较大提高.     

基于多种群免疫遗传算法的配电网网架规划

配电网网架规划是一个复杂的组合优化问题,传统的优化方法往往难以解决此类问题.提出一种多种群的免疫遗传算法进行配电网网架优化规划,采用多个种群针对优化目标的不同方面进行优化搜索.在遗传进化过程中,借鉴生物免疫机制对每个种群的染色体进行免疫算子操作,种群之间通过优秀个体转移进行交互,有效防止了种群退化,提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力.以网络年费用最小为优化目标建立配电网网架规划的数学模型,利用多种群免疫遗传算法求得优化解,通过具体实例验证了该算法的有效性.     

控制理论对生物机理的借鉴

自动控制理论在近百年的发展过程中，迅速经历了从经典控制理论到智能控制理论的阶段．简略介绍了控制理论的从经典控制到神经网络、遗传算法、免疫系统等智能控制方向的基本原理和发展过程，并从自然辩证法关于物质同一性原理、认识论、系统观的角度对控制理论对生物机理借鉴进行了分析．