免疫算法综述

对免疫算法的研究现状作了介绍，并将现有的各种算法特性和应用情况进行了比较和总结，最后对算法的进一步研究方向提出了看法。     

试析生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法研究

生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法是以无线传感的网络安全分析为基础提出的一种新型的网络安全算法,这个算法结合了生物免疫原理,并建立起入侵特征库,这样安全系统就具备了学习和记忆功能,并可以利用粗糙集来改善无线传感器网络信息的不完整性和不确定性。在网络运行时,这种算法将提高入侵检测率。该文将详细介绍生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法的结构、入侵特征库的建立过程以及生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法的具体分析,研究这项算法对提高网络安全的实际意义。     

一种新型动态汽车电子导航系统算法

介绍一种基于全球定位系统（GPS）和电子地图（GIS）的车辆路径诱导系统类免疫算法,实验结果显示,相比常用的Dijkstra’s算法,类免疫算法在布线时间上减少了60%。     

带取送货的关联运输调度问题的优化

针对取送货车辆路径问题,构建了带时间窗的IVRPPD的车辆路径数学模型,设计了混沌免疫克隆选择算法,介绍了基本的免疫克隆选择算法和混沌理论,并对设计步骤进行了详细介绍。最后,通过对该问题进行分析建模和数值求解,说明了该模型和算法的合理性和有效性。与基本遗传算法和非代际遗传算法相比较,混沌免疫克隆选择算法能更有效地解决带取送货的关联运输调度问题。     

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。     

模糊免疫算法在电路故障诊断中的应用研究

针对传统免疫算法在故障检测中存在的稳定性低、检测性能差等问题,基于模糊数学和生物免疫系统的信息处理的机理,提出一种基于模糊数学策略的免疫算法。介绍了模糊免疫算法的实现过程,并将其应用到模拟电路的故障诊断之中。仿真和实验实例表明,该算法适合于模拟电路故障诊断,有效抑制了误报率,检测率也得以提高。     

矿山泥石流危险性评价指标与数学模型研究

本文首先介绍了某研究矿区的概况、水文地质与气象条件,随后建立了矿山泥石流危险性评价指标,最后介绍了灰色关联分析、免疫遗传算法和BP神经网络三个模型,并介绍了其在矿山泥石流危险性评价系统算法总体设计中的应用。     

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.     

免疫算法在军事领域的应用

介绍了生物免疫系统的一些概念,简要分析了生物免疫系统中的免疫机制和免疫算法的基本架构,着重分析了该算法在军事信息系统安全、目标识别、故障诊断、优化问题、火力分配等方面的应用.     

智能排课算法综述

介绍了排课问题,分析了基于遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和免疫算法等智能排课算法的基本原理及其算法特点,并对智能排课算法的未来发展做了展望。     

基于免疫遗传算法的TSP优化问题求解

在分析人工免疫系统的基础上提出一种改进的人工免疫算法——免疫遗传算法。文中介绍了该算法的基本步骤及特点,并对旅行商问题进行了仿真研究,与基本遗传算法进行了比较。结果表明所提算法能以较快的速度完成给定范围的搜索和全局优化任务,较标准遗传算法具有更强的全局搜索能力。     

基于免疫理论的仿生优化算法

提出一种新的仿生优化算法——自适应免疫克隆混合优化算法。介绍了仿生优化算法的基本思想及实现过程。以多峰值函数Camelback寻优为例,通过测试函数的计算结果,以及与基于信息熵的免疫算法和自适应免疫算法的仿真实验对比,证明了该算法对多峰值函数寻优的有效性,既可以大大减少计算量,又能改善种群的多样性,可快速达到全局最优,在优化领域具有广阔的应用前景。     

智能排课算法综述

首先介绍了排课问题, 分析了基于遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和免疫算法等智能排课算法的基本原理及其算法特点, 并对智能排课算法的未来发展做了展望.     

基于实数编码免疫思维进化算法的PID参数整定

在思维进化算法与人工免疫系统的克隆选择算法基础上提出了一种基于实数编码的免疫思维进化算法（IMEA）,并将其应用于PID参数的整定。阐述了免疫思维进化算法的基本原理,对免疫思维进化算法PID参数整定进行了仿真研究,并与遗传算法和思维进化算法进行了比较。仿真结果表明所提算法具有快速收敛性,能够很快找到PID参数的最优组合,具有很高的应用价值。     

免疫算法与其他随机优化算法的比较分析

详细描述了免疫算法的基本原理、步骤和寻优机理，以及抗体的抑制和促进、记忆单元更新、亲和性计算等特点。阐述了免疫算法抗原、抗体与实际问题的映射关系。用其他随机优化算法(模拟退火算法、遗传算法、进化规划等)与免疫算法进行了比较研究，给出了他们的异同点、免疫算法的优点等。利用旅行商问题(TSP)、随机优化算法测试函数对免疫算法及其他算法进行了测试分析。实例分析表明，免疫算法是一种收敛速度快、收敛性好的算法。     

免疫算法几个参数的研究

免疫算法是一种新型的随机启发式搜索算法。在简单介绍免疫算法的相关概念及操作步骤的基础上，针对几个关键参数进行了仿真实验，并通过分析仿真实验的结果，讨论了这些参数对算法性能的影响。     

自重构的多机器人免疫网络模型及其应用

针对多机器人网络系统存在故障检测与修复、网络重构与修复等问题,提出了自重构的免疫网络模型,将正常的节点表示为自体,将受损的节点或外来非法机器人表示为异体,用重构算法优化受损的系统,用免疫算法消除故障并修复系统.研究了免疫计算技术在多机器人网络系统的应用方法.设计了多机器人免疫网络的免疫算法和网络重构算法,给出了多机器人灭火的应用例子.     

AIS在计算机安全领域的应用与展望

人工免疫系统AIS（artificial immune system）作为新型的计算智能系统，在计算机安全领域得到了广泛应用。从生物免疫机制入手，归纳和分析了目前人工免疫系统在计算机安全领域的应用；根据不同的应用类别，介绍了AIS在安全领域的研究热点；分析了常用免疫算法应用于安全领域具有的主要优点和存在的不足；展望了AIS在该领域的研究重点和发展趋势。     

用混合算法求解Flow shop调度问题

研究了流程工业中的Flow shop调度问题,针对免疫算法的随机性和不确定性,结合分枝定界方法的特点,提出了一种基于免疫算法和分枝定界方法的混合调度算法,仿真结果表明该算法不仅能有效解决调度问题,而且提高了搜索效率。     

蚁群算法与免疫算法的混合算法

蚁群算法是近些年来启发式算法研究的一个热点,在求解复杂组合优化问题上具有强大的优势.作为一种全局搜索的方法,它具有正反馈性、并行性、分布性、自组织性等特点.但是,蚁群算法也存在一些不足之处:例如,算法需要较长的搜索时间、容易出现早熟、停滞现象.针对上述不足,在深入研究蚁群算法的同时,又对免疫算法进行了一定的研究和分析后,针对蚁群算法中的个体蚂蚁缺乏识别问题特征信息的能力,将免疫算法中疫苗的思想引入到蚁群算法中,提出了蚁群算法与免疫算法的混合算法.将问题的特征信息作为疫苗注射给蚂蚁,使蚂蚁具有"免疫"的能力,旨在借鉴其他仿生算法的长处,利用其优点弥补蚁群算法的不足,从而提高蚁群算法的求解性能.