改进的免疫遗传算法在优化问题中的应用

基于生物免疫系统原理,对人工免疫系统进行研究,提出了改进的免疫遗传算法.该算法的选择算子采用基于浓度和适应度的自适应式选择策略;引入免疫算子,抑制其优化过程中出现的退化现象.将改进的免疫遗传算法应用于TSP组合优化问题,仿真结果表明了该算法的有效性.     

一种基于自体集层次聚类的否定选择算法

否定选择算法是用于产生人工免疫检测器的重要算法,然而传统的否定选择过程需要将随机生成的候选检测器与全部自体数据进行匹配以排除识别了自体的无效检测器,该匹配过程导致检测器的生成效率过低,极大地限制了免疫算法的应用.为此,文中提出了一种基于自体集层次聚类的否定选择算法CB-RNSA.算法首先对自体数据进行层次聚类预处理,然后用聚类中心取代自体数据点与候选检测器进行匹配,以减少距离计算代价.在生成检测器的过程中,候选检测器被限定在非自体空间的低覆盖率区域内,以降低检测器冗余.对检测器的非自体空间覆盖率进行了概率分析,给出了中止生成检测器的条件,该条件较传统的预设检测器数量的中止条件更为合理.理论分析表明CB-RNSA的时间复杂度与自体集规模无关,从而解决了经典的否定选择算法的时间复杂度随自体数量呈指数增长这一难题,极大地提高了大自体样本空间下的检测器生成效率.对比实验结果表明:在相同的实验数据集与期望覆盖率下,CB-RNSA的检测率比经典的RNSA与V-detector算法分别提高了12.3%与7.4%,误警率分别降低了8.5%与4.9%,产生检测器的时间代价分别降低了67.6%和75.7%.     

基于免疫粒子群算法的网络拥塞控制策略

为避免Internet路由器主动队列管理中PID参数整定试凑法的盲目性,提出免疫杂交粒子群算法用于PID控制器参数优化,构造一种基于免疫杂交粒子群的智能主动队列PID算法。仿真结果表明,基于免疫杂交粒子群的PID主动队列管理算法能够适应动态变化的网络环境,具有较好的网络控制性能。     

基于人工免疫聚类算法的电梯交通流分析

采用人工免疫聚类算法对某大楼一周内的电梯交通流进行了分析．利用人工免疫算法的免疫激励和免疫抑制机制,对电梯交通的5分钟原始客流数据进行压缩,得到了特点鲜明的电梯交通流人工免疫记忆数据集．以最小支撑树为工具,采用最短距离法对记忆数据集进行分类,所得结果清晰地体现了电梯交通流的实际特性．该算法为电梯群的控制与调度提供了有力的理论支持．     

一种改进的人工免疫算法在模糊Flow—shop调度问题上的应用

为了克服传统的遗传算法和人工免疫算法的不足，提出一种改进的人工免疫算法。此种算法在进行亲合力计算前利用生成的亲和度矩阵排除相似抗体，大大减少运算量。用此种改进的人工免疫算法优化寻优过程，研究了处理时间不确定并且具有不同交货期窗口的Flow-shop的提前／拖期调度问题。最后，仿真实验验证了算法的有效性。     

自适应的免疫粒子滤波车辆跟踪算法

针对真实场景中的车辆跟踪问题, 提出一种改进的粒子滤波车辆跟踪算法. 通过免疫重采样框架减少粒子退化, 保证粒子滤波的有效性, 并参照人工免疫算法的思想建立记忆库, 使算法可较长时间地跟踪目标; 利用背景权重直方图和分块判别机制减少因遮挡导致的跟踪偏离, 同时在运动模型和抗体变异过程中加入自适应学习参数, 提高算法的鲁棒性. 实验结果表明, 在光照变化、 运动突变、 目标遮挡等不同条件下, 该算法具有稳定跟踪的能力, 验证了算法的有效性.     

基于人工免疫算法的旅游突发事件预警研究

对旅游突发事件预警进行了分析,给出了旅游突发事件的人工免疫模型,建立了基于人工免疫模型的旅游突发事件预警系统.应用预警系统对旅游突发事件进行了分类,得出了一种新的旅游突发事件分类方式,可以有效地对旅游突发事件进行预警.     

一种新的免疫克隆选择算法

提出了一种新的人工免疫系统算法——免疫克隆选择算法,描述了算法的操作过程.采用函数优化仿真实验与进化算法进行比较,结果表明免疫克隆选择算法收敛速度快,求解精度高,稳定性好,并能有效地克服早熟问题和骗问题.     

基于免疫和模糊逻辑的自适应入侵检测

随着网络入侵方法和网络计算环境的变化,入侵越来越难以被检测和防范.本文针对当前入侵检测中存在的问题给出了一种基于生物免疫机制和模糊逻辑的自适应入侵检测模型,分别对正常行为模式和待检测行为模式建立模糊关联规则集,通过比较待检测行为模式的规则集与正常行为模式的规则集的相似度,确定是否有入侵事件发生;此外,模型还可以自适应在线升级自身的抗体规则,从而提高了抵御新型攻击的能力和自适应性.经过仿真测试,证明该模型可以有效地检测异常攻击事件.     

一种基于人工免疫的小波特征集合最近邻人脸识别算法

将人工免疫及集合最近邻方法应用于人脸检测中,实现一种基于特征的人脸检测算法.首先对人脸图象进行多分辨率小波分解,用低频分量来描述人脸识别,实现数据压缩,并有效削弱光照的影响;然后对小波低频图象进行傅立叶变换,分析变换后的系数矩阵,取得人脸图象的特征向量;采用了人工免疫中的克隆选择算法,对一个人的多张不同表情的人脸图像进行训练,产生一个简约特征集合,用这个简约集合代表此人的人脸特征数据库;就待识别人脸而言,以待识别人脸到人脸数据库中各个人脸特征集合的集合最近邻作为识别结果.实验结果表明,人工免疫算法可以有效地获取训练样本的人脸特征集简约集合,再通过集合最近邻进行人脸识别,可以提高准确率.