一种自适应免疫遗传算法及其在系统辨识和参数优化中的应用

基于遗传算法与免疫系统的机理,提出了一种自适应免疫遗传算法(AIGA).该算法定义了选择、扩展与突变等操作,通过对选择比例、扩展半径、突变半径的约束和参数的自适应调节,提高了算法的全局与局部搜索能力.同时,将AIGA用于系统辨识以及PID参数的优化中,进行了仿真实验,取得了较好的结果,证明了该方法的有效性.     

基于量子的免疫进化算法及收敛性

分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力。在此不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

基于学习的并行免疫量子进化算法及收敛性

提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙间采用基于学习机制的移民、模拟量子纠缠的种群交叉等信息交互方式,使得进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

基于小生境免疫算法的船舶FNN自动舵设计

结合隔离小生境技术的特点和免疫遗传算法的全局收敛特性,提出一种基于小生境免疫遗传算法的模糊神经网络控制器优化设计方法,并将其用于船舶自动舵的设计.隔离小生境能有效解决局部和全局收敛的矛盾,可以解决船舶运动控制的FNN控制器难于设计以及传统BP学习算法易于陷入局部收敛的不足.将神经网络结构辨识器作为船舶的辨识模型,船舶运动模型采用二阶非线性方程,模糊神经网络控制器为主控制器,对船舶航向运动控制系统进行仿真研究.结果表明,在船舶无干扰和存在随机干扰的情况下,由此设计的船舶自动舵控制系统均能使船舶转向控制无超调,跟踪快,与BP学习算法相比控制效果更趋于为理想,可以进一步提高航行的性能.     

基于粒子群优化的船舶PID自动舵的改进

受生物免疫反馈过程的启发,利用模糊逻辑的适应性,提出一种模糊免疫PID控制策略,并以此对传统的PID型航向自动舵进行改进.用一种模糊控制器来模拟免疫系统中的反馈机理,以航行的经济性为目标,采用线性递减权值策略的全局PSO算法,对控制器进行参数优化.并对比2种采用免疫PID控制器的系统组成方案,指明适用于船舶航向控制的控制系统形式.实验仿真结果表明:该控制器能很好地根据船舶动态特性的变化,自动地进行适应性免疫调节,具有跟踪速度快、航向控制超调小以及抗扰性强等优点.     

车间流程的免疫调度算法

为了高效地解决车间流程(Flow Shop)问题,提出了一种利用免疫算法求解Flow Shop调度问题的方法.该算法是根据人或者其他高等动物的免疫系统机理设计的,将调度目标和约束条件作为抗原,将问题的解作为抗体,对抗体采用按工件加工顺序进行自然数编码,并把最大流程时间的倒数作为适应度函数,新抗体的繁殖是通过部分匹配交叉算子和按工件顺序互换的变异算子实现的,对抗体产生的刺激和抑制通过抗体浓度来调节,而抗体浓度通过计算抗体之间的最大亲和力获得.通过对Flow Shop问题的基准测试表明,该算法不仅在求解问题的规模上具有很好的可伸缩性,而且在运算时间上也低于遗传算法和模拟退火算法.     

免疫遗传算法在MATLAB环境中的实现

阐述了免疫遗传算法的基本原理,探讨了在MATLAB环境下实现免疫遗传算法中抗原记忆、抗体促进与抑制、抗体多样性保持等功能的方法,并以智能交流接触器优化设计问题为例,说明免疫遗传算法与标准遗传算法相比的优越性及其在MATLAB环境中实现的可行性.     

基于免疫联想记忆的病毒检测算法

针对现有算法只考虑未知病毒检测的片面性 ,论文综合借鉴生物免疫机制中一次反应的非选择思想和二次反应的联想记忆思想 ,提出了一种基于免疫联想记忆的病毒检测算法 ,该算法结合了免疫非选择对未知病毒的识别能力和免疫联想记忆对已识别病毒的学习记忆能力 .基于免疫联想记忆的病毒检测算法除能有效地检测未知病毒外 ,还能快速检测出已知病毒的变种或具有类似行为特征的病毒 .针对典型宏病毒的实验验证了本文算法的检测性能     

不确定条件下的flow shop问题的免疫调度算法

生产调度是企业生产过程中一个重要部分，而且实际的生产过程中会存在各种各样的不确定性，针对不确定条件下的flow shop（流水车间作业）调度问题，采用模糊数学的方法来处理数据的不确定性，在基于模糊规划理论的基础上建立了相应的调度模型，并结合免疫算法的特点，提出了解决此类问题的模糊免疫调度算法．通过仿真试验，证明了模型和算法的可行性和有效性．     

基于生物免疫机制的复杂系统健康监测与评估

生物免疫机制的模拟与实现对复杂系统的健康状态监控有重要的现实意义。分析了免疫的机制和特点，构建了基于多Agent的分布式免疫机制模拟结构模型，并给出了免疫Agent的逻辑结构模型，模拟生物免疫机制对故障进行监测、诊断和学习。在此基础上以一实际的柔性制造系统为背景进行了应用研究，给出了故障识别及其影响评估方法，可作为系统协调控制的依据，仿真试验表明该方法是有效可行的。