一种自适应克隆选择分子对接构象搜索策略

为提高分子对接精度与速度,设计并实现了基于自适应克隆选择算法的分子对接构象搜索策略.该策略用自适应克隆增殖算子、自适应变异算子、自适应重组算子更新了克隆选择算子、高频变异算子、重组算子,同时引入抗体浓度机制.为验证该对接方法的有效性,用此方法对布克海文蛋白质数据库中的六种蛋白质—配体复合物进行实验测试,并将实验结果与拉马克遗传算法、模拟退火算法、免疫遗传算法和简单克隆选择算法进行比较,结果表明该对接策略具有更快的收敛速度和更好的寻优能力.     

一种考虑环境作用的协同免疫遗传算法

在综合考虑了环境对生物进化的影响、免疫算法的结构以及遗传算法部分算子的基础上,提出一种考虑环境作用的协同免疫遗传算法(ESIGA),以实现提高算法搜索速度和全局搜索能力的目标.在该算法中,设计了克隆环境演化算子和自适应探索算子,并构造了3个子种群协同进化以发挥克隆环境演化算子的影响,从而提高算法的全局搜索能力.引入的自适应探索算子和克隆环境演化算子,使算法具备了一定的学习能力,可加速搜索和防止早熟.构建的主种群和协同种群相互影响,使得算法对环境具有改良能力,加强了克隆环境演化算子的性能,而精英种群则加强了算法在优质个体邻域的搜索能力.采用13个常用无约束优化问题测试函数对算法做了检验,测试数据表明:ESIGA算法与正交遗传算法相比,其搜索速度要快于正交遗传算法1～2倍,并能够处理1 000维的高维优化问题.     

基于蚁群算法和免疫算法融合的TSP问题求解

利用蚁群算法和免疫克隆选择算法的各自优势提出了一种新的融合优化方法:结合抗体小窗口局部搜索算法的蚁群和克隆选择融合算法(Aca_Csa_s Algorithm,简称ACLA).在蚁群算法中引入混沌扰动能在一定程度上避免早熟、停滞;克隆扩增、免疫基因等算子的操作能加快克隆选择算法的收敛速度;局部搜索策略的应用,也有效提高了 ACLA算法搜索效率.针对TSP实验结果表明,该算法在收敛速度与求解精度上均取得了较好的效果.     

自适应量子交叉克隆选择算法

为克服传统克隆选择算法易于陷入局部最优的缺点,提出了自适应量子交叉免疫算法。自适应量子交叉算子在算法演化初期通过高适配度抗体对低适配度抗体的影响,加速收敛过程,而在算法演化后期,利用低适配度抗体对高适配度抗体的扰动,增加算法跳出局部最优的概率。对旅行商问题、单目标和多目标孔群加工路径优化问题所做的计算,结果表明:自适应量子克隆选择算法能有效平衡全局搜索和局部挖掘能力,在收敛速度和稳定性上优于同类克隆选择算法和其他启发式算法。     

自适应免疫克隆选择算法的参数识别

提出了一种被称为是自适应免疫克隆选择算法的新型人工免疫算法,此方法可进行系统的参数识别,以解决结构的多目标优化问题.此种算法将二阶响应、适应性变异准则和疫苗因子这三种算子都引入到遗传克隆选择算法中,提高了运算的收敛速度及全局优化搜索能力.对动力系统参数识别的模拟识别结果证明了本文所提出算法的有效性与可行性.     

基于克隆选择的小世界优化算法

针对小世界算法在多极值等复杂函数优化中存在算法后期种群多样性退化、全局搜索效率下降等问题,提出一种基于种群克隆选择的小世界优化算法。该算法以小世界现象信息传递的高效性改进克隆过程中体细胞高频变异的随机性,实现克隆增殖、克隆选择以及小世界网络短连接等算子在局部空间的搜索,克隆删除与小世界随机长连接在全局空间的搜索。实验结果表明:各种克隆算子与小世界变异算子相结合,增加了种群的多样性,扩大了搜索范围。与其他算法相比,该算法在收敛速度和多极值点函数搜索能力等方面具有明显改善。     

基于免疫算法的天线方向图综合研究

给出了一种基于高斯变异与自适应克隆规模控制相结合的免疫算法的天线方向图综合方法．该算法利用免疫算法的分散式和独立式的搜索方式，克服了遗传算法局部收敛和对初始群体依赖等缺陷；同时自适应的克隆算子和变异算子克服了搜索的盲目性，提高了算法的收敛速度．计算机仿真结果表明，提出的算法能够在方向图的指定区域生成多个零点，并且零陷均衡，相比遗传算法取得了更低的零深．     

一种新的免疫克隆算法在CVRP问题中的应用

基于克隆选择学说,通过引入克隆算子提出一种新的免疫克隆算法,并将其用于求解CVRP问题.该算法采用了克隆增殖、高频变异和克隆选择算子的操作,增加了种群中优秀个体获得克隆增殖实现亲和度成熟的机会,提高抗体群分布的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡.仿真结果表明,该算法具有良好的全局收敛性和较快的收敛速度,能有效解决CVRP问题.     

一种十进制自适应并行遗传算法

针对遗传算法中的早收敛现象,从增强和保持种群多样性出发,引入自适应并行遗传算子的进化策略,提出了一种十进制自适应并行遗传算法(Decimal Adaptive Parallel Genetic Algorithm).实验结果表明,该算法对多个标准测试函数都表现出较好的搜索性能.     

基于自适应混合引力搜索算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统未知参数的辨识问题,结合人工蜂群搜索算子和混沌优化策略,提出一种自适应混合引力搜索算法,并应用于混沌系统未知参数的优化辨识.利用混沌序列初始化种群以增强搜索初期的遍历性,基于人工蜂群搜索算子进行变异操作以提高算法的局部寻优能力,依据粒子的性能对进化过程中的万有引力系数进行自适应调整,有效避免了早熟收敛,提高了算法的整体寻优性能.以测试函数和典型混沌系统为例进行仿真实验,结果证明该算法具有良好的全局探测和局部开发能力,与遗传算法、粒子群算法、量子粒子群算法和引力搜索算法比较,其对混沌系统参数的估计具有相对较高的辨识精度和收敛速度,算法的有效性得到了验证.     

基于改进人工蜂群算法优化小波神经网络的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流量的预测精度,克服小波神经网络预测过程中存在收敛速度较慢、容易陷入局部最优的缺点,提出改进的人工蜂群算法优化小波神经网络预测模型。该算法引入差分进化算法中的自适应变异操作和遗传算法中的选择算子、交叉算子与变异算子来优化传统的人工蜂群算法,改善人工蜂群算法后期收敛速度慢、局部搜索能力弱的缺点。本文使用该算法优化小波神经网络的参数并对短时交通流进行预测,模型的仿真结果表明,改进人工蜂群算法优化小波神经网络预测的结果误差更小,精确度更高,训练次数少,具有较高的实际应用价值。     

一种基于CSA的模糊聚类新算法

在聚类分析中,模糊k-均值算法是目前应用最为广泛的方法之一,然而该算法对初始化敏感,容易陷入局部极值点,为此,提出一种基于克隆选择的模糊聚类新算法以实现全局优化处理．在新算法中,由于克隆算子能够将进化搜索与随机搜索、全局搜索和局部搜索相结合,因而通过对候选解进行克隆算子操作,能够快速得到全局最优解．用人造数据和IRIS实际数据所做测试结果表明了新算法的有效性．     

基于改进克隆选择算法的函数优化问题

根据传统克隆选择算法的不足,提出了一种改进的克隆选择算法.设计了具有自适应能力的改进变异算子,抗体基因位变异概率取决于抗体亲和度;并提出了兼顾亲和度和浓度两种因素的改进选择算子.通过函数优化仿真实验证明了改进算法在收敛速度和寻优结果上均优于传统克隆选择算法.     

基于克隆选择算法的优化迭代学习控制

将改进的克隆选择算法用于求解迭代学习控制中的优化问题,提出一种基于克隆选择算法的优化迭代学习控制.通过一个特殊设计的高斯变异操作,采用实数编码的克隆选择算法不但可以解决迭代学习控制中的非最小相位和非线性问题,而且可以很好地处理系统输入的约束问题.此外,由于更多的先前信息被编码进克隆选择算法中,减小了搜索空间,从而大幅提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,对于所选线性和非线性被控对象该策略都能够取得满意的收敛效果.     

一种新的基于克隆选择原理的人工免疫算法

提出了一种新的基于克隆选择原理的人工免疫算法.该算法基于生物免疫系统的自适应免疫识别机制,通过整合克隆选择过程中的亲和度成熟、阴性选择、免疫记忆、基因库进化和元动力学等关键要素,可在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,协调利用群体记忆与基因库记忆机制,在资源受限的条件下高效求得问题的解;并对算法的全局收敛性进行了分析.针对STSP问题的实验结果验证了算法的性能.     

结构优化设计中的组合遗传算法

针对标准遗传算法存在的早熟收敛、随机振荡和收敛速度慢等缺陷,采取改进措施.利用混沌序列的随机遍历性生成初始种群,并把相对差商算法的优化解加入到初始种群中,改善初始种群的性能.采用适应度的指数尺度变换改进传统的适应度评价函数.相对差商算法局部搜索能力强,而遗传算法具有较强的全局搜索性,发挥两者的优势,提出组合遗传算法.把相对差商算法作为一个与选择、交叉、变异平行的遗传算子嵌入到改进遗传算法中,提高局部寻优能力,防止早熟收敛.通过十杆平面桁架的数值算例来验证组合遗传算法应用的可行性和有效性,组合遗传算法的优化结果也远好于标准遗传算法和改进遗传算法.     

一种改进的自适应遗传算法

在对自适应遗传算法中选择、交叉、变异算子作用分析的基础上,提出一种新的自适应遗传算法,新算法基于实数编码机制,选择操作采用精英选择与轮盘赌相结合,变异和交叉操作采取根据适应度自适应地非线性调整变异和交叉概率的策略,同时提出进化的后期采取先变异后交叉的操作次序.仿真实验表明,新算法有效防止早熟,收敛速度更快,鲁棒性更好且拥有较强的寻优能力.     

自适应迁移并行遗传算法在无线通信网优化中的应用

为利用最少的基站数实现规定的服务质量 ,提出了在一个区域的若干个备选位置中选择最优组合的粗粒度并行遗传算法 ,在不提高成本的同时 ,优化网络的覆盖率。不但提出了一种高效的局部搜索算子 ,而且为防止未成熟收敛 ,使用了只在子群体无法继续进化时才接收迁入个体的自适应迁移策略。仿真证明 ,对比固定周期迁移 ,采用的自适应迁移策略能够提高优化的速度和质量。     

并行混沌与和声搜索的多目标混合优化算法

针对传统的混沌优化算法对初始值敏感、搜索精度低和收敛速度慢,以及和声搜索收敛不稳定、处理多目标优化问题时适应性差等不足,研究了一种多目标并行混沌与和声搜索混合优化算法(MOCOHSA).MOCOHSA利用并行混沌优化的全局搜索能力与和声搜索算法的局部搜索能力,并在和声搜索中引入自适应操作,在解决多目标优化问题时表现出良好的搜索速度和收敛性能.对8个多目标优化测试函数的优化计算中,该算法表现出比其它多目标优化算法更好的性能.算法最后用于解决卫星热管设计问题.