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.     

改进的混合免疫算法在约束函数优化中的应用

根据免疫算法多样性保持能力不足、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的混合免疫算法(improved hybrid immune algorithm,IHIA),将其与函数相结合,用于解决约束函数优化问题。采用个体字符串编码,通过信息熵法计算抗体亲和度,进而得到浓度。在混合免疫算法中提出克隆选择算子、可变阈值选择算子、郭涛精英变异和自适应变异概率算子等。研究结果表明:该算法提高了种群多样性和收敛性,减少了时间复杂度,提高了计算效率。     

基于改进克隆选择算法的云计算集群资源调度

为了实现云计算环境下的集群资源调度和实现资源负载平衡,提出了一种基于克隆选择算法的云计算集群资源调度方法。首先,定义了以最小化执行时间跨度和负载均衡因子为目标的云计算资源调度模型。在此基础上提出了一种采用克隆选择算法对云计算环境下集群资源进行调度的方法,对抗体编码方式,抗体与抗体之间以及抗体与抗原之间的亲和度函数、免疫克隆算子、退火交叉算子以及高斯变异算子均进行了设计。并定义了采用改进的克隆选择算法进行集群资源调度的具体算法。仿真实验表明:方法能获得最优的资源调度方案,且与其它方法相比,具有较少的执行时间跨度和负载均衡因子,具有较大的优越性。     

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.
     

一种混合粒子群优化算法在TSP中的应用

针对TSP,提出一种混合粒子群优化算法IHPSO,将种群划分成若干子种群,在子种群内部实施遗传策略。算法在PSO-GA的基础上,引入克隆免疫机制,通过计算粒子间的亲和度来进行复制和变异,从而保留最佳粒子和改进较差粒子。算法中设计了克隆算子、交叉算子、自适应变异算子和抗体重组算子等4个算子。通过实验比较,用所提出的混合粒子群优化算法求解TSP在收敛速度、全局搜索能力和最优解结果上都较优。     

谱聚类与混沌免疫相结合的软件缺陷分析算法

针对谱聚类算法中K-means处理无标识软件度量元数据易陷入局部最优的问题, 提出一种新的混沌免疫聚类算法. 该方法在免疫克隆选择算法的框架下, 设计抗体亲和度计算方法用于免疫克隆聚类中心的评价, 并给出分层混沌变异算子, 进一步提高了无标识软件度量元数据的预测性能. 仿真实验验证了算法的有效性.     

基于基因重组的新颖克隆选择算法

受生物免疫系统免疫机制的启发,提出了一种新的克隆选择算法RBCSA.首先,根据B细胞免疫反应中的基因重组原理引入了一种新的基因重组复合算子来加强种群个体之间的信息交互,进而提高算法全局搜索的能力.然后,对克隆选择算法中的超变异算子进行了改进,进一步加强了算法的局部搜索和寻优的能力.最后,结合新提出的基因重组算子和改进的超变异算子,提出了一种新的基于基因重组的克隆选择算法,并通过求解16个常用的全局最优化问题的经典测试函数进行仿真实验,结果表明RBCSA算法具有很好的平衡全局探索和局部寻优的能力,有效地提升了克隆选择算法的寻优性能,尤其对于高维最优化测试函数.另外,与现有其他进化算法相比,RBCSA算法显示出了很强的竞争力.     

求解混流装配线调度的疫苗共生克隆选择算法

针对混流装配线的多目标调度优化问题,提出了一种疫苗协同进化的多目标免疫克隆选择优化算法.设计了疫苗种群及其相关操作,使其跟抗体种群相互影响并协同进化,提高了算法的性能;针对调度优化问题的离散性,选择同时从抗体的基因型和表现型评价抗体亲和度;依据抗体质量和进化代数,设计了自适应变异率;在每次迭代过程中,通过多次局部寻优加快算法收敛速度.最后通过两组实例仿真,与另3种多目标优化算法进行比较,结果证明该算法可得到更好的计算结果.     

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.     

一种基于免疫抗体聚类算法的复杂函数寻优

通过在克隆选择过程中引入抗体聚类机制,提出了一种用于复杂多模函数优化的新算法.通过聚类将抗体群分成多个子种群来实现其克隆选择策略,加速克隆扩增,从而提高抗体成熟力及亲和性.采用了混合超变异算子,使其能快速获取全局及局部最优.实验仿真结果表明:该算法对复杂函数寻优的过程是相当有效的,具备良好的全局和局部收敛可靠性.     

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.     

基于定向突变的自适应并行免疫算法

针对克隆选择算法收敛速度较慢的问题,对算法策略进行研究,提出了一种基于定向突变的自适应并行免疫算法(APIA)。该算法采用自适应并行搜索策略,在记忆库中引入定向突变算子,增强算法的局部定向搜索能力,并改善算法早熟的问题。同时算法还改进了超变异算子,以提高其运行效率。仿真实验结果表明:该算法比克隆选择算法和传统的遗传算法有更好的寻优能力,有效地提高了收敛速度,缩短了搜索时间。     

Immune secondary response and clonal selection inspired optimizers

The immune system's ability to adapt its B-cells to new types of antigen is powered by processes known as clonal selection and affinity maturation. When the body is exposed to the same antigen, immune system usually calls for a more rapid and larger response to the antigen, where B cells have the function of negative adjustment. Based on the clonal selection theory and the dynamic process of immune response, two novel artificial immune system algorithms, secondary response clonal programming algorithm (SRCPA) and secondary response clonal multi-objective algorithm (SRCMOA), are presented for solving single and multi-objective optimization problems, respectively. Clonal selection operator (CSO) and secondary response operator (SRO) are the main operators of SRCPA and SRCMOA. Inspired by the clonal selection theory, CSO reproduces individuals and selects their improved maturated progenies after the affinity maturation process. SRO copies certain antibodies to a secondary pool, whose members do not participate in CSO, but these antibodies could be activated by some external stimulations. The update of the secondary pool pays more attention to maintain the population diversity. On one hand, decimal-string representation makes SRCPA more suitable for solving high-dimensional function optimization problems. Special mutation and recombination methods are adopted in SRCPA to simulate the somatic mutation and receptor editing process. Compared with some existing evolutionary algorithms, such as OGA/Q, IEA, IMCPA, BGA and AEA, SRCPA is shown to be able to solve complex optimization problems, such as high-dimensional function optimizations, with better performance. On the other hand, SRCMOA combines the Pareto-strength based fitness assignment strategy, CSO and SRO to solve multi-objective optimization problems. The performance comparison between SRCMOA, NSGA-II, SPEA, and PAES based on eight well-known test problems shows that SRCMOA has better performance in converging to approximate Pareto-optimal fronts with wide distributions.     

一种遗传算法交叉算子的改进算法

为了有效克服遗传算法收敛速度慢和易陷入局部极值点的缺点,提出了一种遗传算法交叉算子的改进算法,即采用自适应交叉概率,给不相关大的个体赋予较大的被选概率的配对方式进行交叉操作;在适应度比例轮盘赌的基础上辅以父子竞争的选择操作.二元多峰值Schaffer函数优化的仿真实例结果表明:与保留最优个体策略的遗传算法相比,改进算法能有效减少无效的交叉操作,收敛速度和全局搜索能力都得到了较大提高,其平均收敛代数和收敛到最优解的概率都优于保留最佳个体策略的遗传算法.     

多模式项目资源配置及其免疫优化决策

针对多模式下单项目资源配置问题,在项目拥有的资源受限下,综合工期与资源均衡等因素,探讨资源受限下项目资源配置优化模型。借助克隆选择原理的免疫应答机制和多种生物免疫机理,设计免疫克隆选择算法求解所获模型的最佳决策方案。比较性的数值实验结果论证了模型的合理性和算法的有效性。     

用遗传算法求最小生成树

以图论和遗传算法为基础,给出了一个改进的求最小生成树的算法,提出了＂无性生殖＂的方式,舍弃了逆转算子,改进了换位算子,调整了选择算子,更简单,因而编程更容易,效率更高.使用该算法可以在较短的时间内以较高的概率获得一组最小或次小生成树,而传统算法一般只能得到一个最小生成树.     

基于K邻近均值滤波器的自适应Canny边缘检测

本文在分析传统Canny算子的优缺点基础上,针对其在平滑滤波和阈值选取上的不足,提出了新的改进算法.该算法首先采用K邻近均值滤波器对图像进行预处理,然后利用非极大值抑制过程后图像本身的信息来自动产生高低阈值对图像进行边缘检测.经过实验证实,使用本算法检测到的边缘连续性更好,边缘细节更丰富,同时阈值选择的自适应能力有所提高.     

自调整柯西变异克隆算法

生物免疫系统中许多信息处理机制已成功应用到控制、数据处理、优化学习和故障诊断等领域,并且已经成为继神经网络、模糊逻辑和进化算法后人工智能的又一研究热点。针对巴西学者Castro提出的克隆算法存在的不足,提出一种新的克隆算法——自调整柯西变异克隆算法,重新定义了克隆选择算子和克隆变异算子。与其它算法相比较,试验结果表明所提算法搜索时间短、搜索精度和效率都很高。