重用抗体优良片断的免疫进化算法

基于克隆选择原理与算法,通过分析具体现象阐述了改进克隆选择算法的思想来源,设计了挖掘抗体中优秀决定基因并生成记忆集、封装优秀决定基片段、用变异抗体群中亲和度高的抗体按概率替换记忆抗体群中低亲和度抗体的方法,获得了重用抗体优良片断的克隆选择算法.借鉴强度Pareto进化算法的进化框架,提出了重用抗体优良片断的免疫进化算法.该算法通过克隆选择替代选择、交叉、重组等遗传操作.在一组0/1背包问题上的测试结果表明,所提出的算法可以有效保持种群多样性,获得较高质量的Pareto非劣解集.
     

基于生物免疫系统克隆选择机理和免疫网络理论的免疫算法

提出一种基于生物免疫系统克隆选择机理和免疫网络理论的免疫算法.该算法通过抗体的克隆选择和变异过程,完成对入侵抗原的清除,实现免疫防御的功能;利用免疫网络调节的思想选择抗体记忆细胞,完成知识的学习和积累,实现免疫自稳的功能;利用所建立的抗体记忆矩阵实现对类似入侵抗原的快速应答,行使免疫监视识别功能.该算法利用生物变异机制实现抗体的自适应调节,使系统具有自适应、自学习能力.在加热炉状态识别的应用研究表明,本文所提出的算法在解决数据识别方面具有较好的效果.     

基于免疫记忆克隆的关联规则挖掘

针对数据关联规则挖掘的不足,提出了一种基于免疫记忆克隆算法的关联规则挖掘方法。算法利用了免疫记忆特性,把挖掘的关联规则存入记忆库,加快了挖掘速度。在克隆扩增过程中,设计了一种基于矢量距的抗体浓度计算方法,保证克隆扩增过程中解的多样性。仿真实验结果表明,现算法具有较快的运行速度,提高了所得关联规则的准确性。     

改进免疫克隆算法的Job Shop调度

提出了基于种群协同进化的并行免疫克隆算法,将种群中个体的亲和度计算并行在多个计算节点上同时进行。引入免疫记忆机制,使抗体种群的演化过程和记忆单元的演化过程并行进行,更好地实现了抗体间的相互协作,保证了解集从可行域内部和不可行域边缘向着最优解逼近。采用了克隆增殖变异和交叉算子的操作,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。从而保证了算法较强的收敛性以及搜索空间的多样性。利用标准问题库对算法进行测试,并分析算法参数对算法结果的影响,仿真结果表明,该算法对待寻优空间的全局搜索能力和局部搜索能力以及算法的稳定性与计算速率都要强于简单免疫克隆算法和遗传算法等优化算法。     

基于免疫克隆优化算法的传感器网络资源分配

基于无线传感器网络中资源分配的NP特性,提出了一种基于免疫克隆优化的资源分配算法.具体给出了资源分配问题的数学模型和免疫克隆算法实现过程,还包含免疫算法求解中的关键技术,抗体克隆时根据激励度进行,保证了解的多样性并避免早熟收敛.实验结果表明,本算法目标检测成功率高,具有较好的检测结果.     

基于免疫的图形识别算法

本文提出了一种新型的基于免疫的图形识别模型并给出了相应的算法设计,定量的刻画了抗原、最佳抗体、成熟抗体、记忆抗体、免疫周期之间的演化情况,阐明了抗原提取、抗体特征库、成熟抗体、记忆抗体的产生方法,以及如何在解空间引入竞争机制.文章最后分析了此算法的时间复杂度.     

基于免疫记忆克隆的特征选择

针对数据挖掘和模式识别等领域的高维数据降维问题,提出了一种基于抗体克隆选择学说和免疫记忆理论的特征选择算法.该算法利用抗体种群进行全局搜索,通过设立记忆单元来保留历史最好个体,并对其嵌入可控制搜索深度的局部搜索算子,用以加快抗体亲和力成熟速度,同时对抗体种群和记忆单元采用不同的亲和度函数以获得更好的搜索能力.将该算法用于几个高维数据集进行特征子集选择,然后进行最近邻分类并采用留一法验证,结果表明,与标准遗传算法相比,新算法具有更低的复杂度和更好的搜索能力,其鲁棒性也优于经典的串行浮点前向搜索算法.     

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.     

免疫记忆克隆算法求解3G基站选址优化问题

从免疫学的角度出发,研究了免疫系统体液免疫应答原理,基于免疫应答机制,模拟了人体免疫系统的克隆选择、细胞选择、记忆细胞获取、抗体浓度调节等机制,提出了一种新的免疫优化算法.设计了基站选址优化问题的数学模型,给出了一种基于免疫计算的基站选址优化方案,并对所提出的算法进行了收敛性分析.仿真结果表明:所提方案能以相对较低的网络建设成本获得较高的网络覆盖率,具有较好的应用价值.     

免疫克隆选择算法的改进及其应用

基于生物免疫系统原理,提出了改进的免疫克隆选择算法.引入网割预处理,获得进化终止次数并使初始抗体集的多样性得到控制;采取震荡变异法提高算法的局部搜索精度;引入记忆机制,提高二次免疫收敛速度.本文应用此算法针对大气污染损害率普适公式R_i=1/(1+ ae~(-bx_i))~c 进行参数优化,结果显示改进算法在全局与局部范围内搜索更为细腻,提高了求解精度.     

基于混沌克隆的混杂多目标免疫优化算法

针对遗传算法求解高维多目标问题时易于早熟、陷入局部搜索等缺点.本文借鉴生物免疫系统的混沌现象及其自适应性和并行性,提出一种混杂多目标免疫优化算法(HMIOA).算法基于混沌映射产生初始抗体群并利用混沌规律克隆优秀抗体;根据抗体的被控度和抗体间的拥挤距离设计抗体的亲和力;算法在进化过程中对不同子群采取不同突变方式;借助Average linkage聚类法更新记忆细胞等.数值实验中,选取两种著名的多目标进化算法和一种克隆选择算法,应用于4种不同类型的高维多目标优化问题,比较结果表明:HMIOA所获Pareto有效面较大的控制其他算法所获Pareto有效面,且有效面的分布较均匀.     

基于循环配送策略的汽车装配线物料配送调度方法

为有效解决基于循环配送策略的汽车装配线物料配送调度问题,进行了改进型免疫克隆选择算法的调度方法研究.首先,建立了数学规划模型,以最小化计划期内所有工位的线边总库存为优化目标,并提出了改进型免疫克隆选择算法.在算法设计过程中融入了模拟退火算子和邻域搜索算子,分别对克隆种群和记忆库进行操作,以克服传统免疫克隆选择算法易陷入局部最优、搜索深度不足等缺陷.最后进行了仿真实验,表明该算法是有效、可行的.     

基于拍卖和免疫优化的网格作业分配机制

基于微观经济学方法和群体智能算法,设计了一种网格作业分配机制.首先建立网格资源管理模型,然后对经典拍卖模型进行了改进,通过拍卖过程对网格资源定价;引入亲和度函数,通过抗体生成、选择、克隆扩展、免疫记忆、自适应变异和调整等操作,基于改进的免疫优化算法,寻找最佳作业分配方案,兼顾时限和成本.基于GridSim对该机制进行了仿真实现,与现有的两种作业分配机制进行了性能对比,结果表明该机制更优.     

基于人工免疫的N最短路径检索算法

求解N最短路径检索问题的传统算法通常比较复杂,计算量较大,针对这个问题提出了一种基于人工免疫的求解算法。借鉴免疫系统的抗体多样性机制、克隆选择、高频变异、免疫记忆以及蚁群算法的信息反馈等原理,通过抗体种群的免疫进化实现对N最短路径检索问题的求解。在多个测试图上与传统Yen方法和基于Dijkstra的方法进行了对比实验,结果表明该算法能以较高的成功率正确地求得全局最优路径集,对图的尺寸和结构以及待求路径数量较不敏感,而且具有很好的时间性能。     

多模态函数优化的人工免疫应答优化算法

针对传统的人工免疫算法收敛速度较慢,搜索精度较低的问题,基于免疫应答原理提出一种多模态函数优化的人工免疫应答优化算法.该算法将初始抗体群分配为记忆抗体群和一般抗体群,对记忆抗体群实施高频变异算子进行局部精细搜索,并对一般抗体群执行趋同过程算子进行全局粗搜索,从而加快了进化过程.通过典型多模态函数对该算法进行性能测试,实验结果表明,该算法具有更快的收敛速度和更高的搜索精度.     

Rosenbrock函数全局最大值的免疫算法求解

利用免疫算法对多峰值函数进行多峰值搜索及全局寻优能力,运用Matlab编程实现基于信息熵的免疫算法来求解Rosenbrock函数全局最大值,并对抗体进化过程和种群分布特征进行了仿真.讨论了免疫记忆、相似度与平均浓度的判断、抗体和抗原的亲和力以及多样性保持等功能的实现方法.     

混沌免疫混合算法参数自适应调整的优化设计

为提高免疫算法的求解性能,在免疫克隆选择算法中融入了混沌优化操作.分析了抗体群选择概率的重要性并给出其变化的计算式,采用抗体群的连续3代平均适应度变化率以自适应地调节抗体选择概率参数值.给出了混沌免疫混合算法参数自适应调整的优化设计的具体步骤,运用混沌免疫混合算法参数自适应调整的优化方法、免疫克隆选择算法以及其他文献方法对起重机结构主梁截面优化设计.结果表明:混沌免疫混合算法参数自适应调整的优化方法具有自适应能力强、计算效率高及优化设计精度高等优点.     

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.     

一种模糊人工免疫网络故障诊断策略

基于免疫系统与故障诊断系统在作用机制上的相似性,在建立通用的人工免疫网络故障诊断模型的基础上,提出一种基于模糊人工免疫网络的故障诊断算法.文中的免疫系统故障诊断模型,把故障诊断问题建模为抗体-抗原识别和作用问题;设计克隆选择,免疫记忆等故障诊断的免疫规则;并基于故障诊断问题的先验知识,提出一种模糊人工免疫网络故障诊断算法.UCI(University of California,Irvine)标准数据集和一个四级压缩机故障诊断试验表明,该算法能充分利用故障数据的先验信息,快速准确地获得数据样本特征,实现数据的聚类,从而完成故障诊断.     

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。