采用种群划分的动态自适应免疫克隆选择算法

为了克服传统免疫克隆选择算法的种群缺乏多样性、抗体选择不具随机性的缺点,提出了一种新型动态自适应免疫克隆选择算法。在该算法求解过程中,根据抗体的亲和度将抗体种群动态地分为记忆单元和一般抗体单元,以球面杂交方式对种群进行调整并动态修正每个抗体的变异概率,从而保障了群体多样性,加快了算法的全局搜索速度。实例验证了所提算法具有较好的性能。     

基于球面杂交的动态自适应克隆选择算法

基于球面杂交策略,提出一种动态自适应克隆选择算法。在该算法的每次迭代过程中,动态地计算出每个抗体的变异概率,根据抗体的亲和度将抗体种群分为记忆单元和一般抗体单元,以球面杂交方式对种群进行调整,从而加快算法的全局搜索速度。实例验证了该算法的有效性、可行性。     

新的采用球面杂交的克隆选择算法*

针对传统克隆选择算法的不足,提出了一个基于球面杂交的新型克隆选择算法。在该算法的每次迭代过程中,动态地计算出每个抗体的变异概率,根据抗体的亲和度将抗体种群动态分为记忆单元和一般抗体单元,并以球面杂交方式对种群进行调整,从而加快了算法的全局搜索速度。实例验证了所提算法的有效性、可行性。     

基于球面杂交的自适应动态克隆选择算法

在克隆选择算法搜索函数最优解问题的研究中,针对传统自适应动态克隆选择算法收敛速度慢、精度低以及种群多样性低的缺点,提出了一个基于球面杂交的自适应动态克隆选择算法。新算法采用浮点数编码方式,在每次迭代过程中,首先根据抗体的亲和度动态计算出每个抗体的变异概率,然后根据亲和度大小将抗体种群动态分为记忆单元和一般抗体单元,并采用球面杂交方式对种群进行调整,提高了算法的收敛速度和求解精度。实例验证了所提算法的有效性和可行性。     

一种新的动态自适应克隆选择并行算法

提出一种新的动态自适应克隆选择并行算法。在每次迭代过程中,动态计算每个抗体的变异概率,根据抗体的亲和度将抗体种群动态分为记忆单元和一般抗体单元,以球面杂交方式对种群进行调整,加快算法的全局搜索速度。同时针对算法计算量大的缺点,设计对应的并行计算方法。实例结果表明,该算法耗时较少,收敛精度较高。     

并行自适应动态克隆选择算法

提出了一个并行自适应动态克隆选择算法。在算法的每次迭代过程中,首先动态地计算出每个抗体的变异概率,然后根据抗体的亲和度将抗体种群动态分为记忆单元和一般抗体单元,紧接着以球面杂交方式对种群进行调整,从而加快了算法的全局搜索速度。同时,针对算法计算量大、耗时长的缺点,结合已有的并行计算技术,构造出了算法的并行计算方法。实例验证了所提并行算法的有效性、可行性。     

分级变异的动态克隆选择算法

基于浮点数编码，提出一种分级变异的动态免疫克隆选择优化算法．根据抗体的亲和度将种群分解为3个子种群，分配以不同的搜索任务，实施不同的变异策略．在进化过程中动态改变种群规模、克隆规模和变异参数，从而加快了全局搜索速度，提高了局部搜索精度．对5个复杂函数的优化仿真实验表明了该算法的有效性。     

基于克隆选择遗传算法的图像阈值分割

为了快速有效地得到图像的最佳阈值,基于人工免疫系统中的克隆选择原理,提出一种新的混合遗传算法,并将其应用于基于最大类间方差法的图像阈值分割问题.该算法用克隆选择代替标准遗传算法中的概率选择,根据抗体.抗原的亲和度对种群中的优良个体有选择的克隆增殖,并利用抗体浓度调节机制采抑制高浓度抗体、促进低浓度抗体,以保持种群中个体的多样性.从而避免了遗传算法陷入局部最优解,出现早熟收敛现象.仿真实验结果表明,该算法对多类图像的良好分割效果和较强的实用能力.     

一种并行免疫进化策略算法研究

基于克隆选择原理，提出一种自适应并行免疫进化策略．在算法中根据抗体抗原亲和度将初始抗体种群分为两个子群，相应地提出了精英克隆算子和超变异算子．通过精英克隆算子提高算法局部搜索能力，同时利用超变异算子维持种群多样性，通过这两个功能互补算子的并行操作实现种群进化．仿真表明，自适应并行免疫进化策略搜索效率高，能有效抑制早熟收敛现象，可用于解决复杂机器学习问题．     

克隆选择算法分析及其改进的研究与应用

克隆选择算法被广泛应用到各个领域,为解决DeCastro克隆选择算法中存在的一些问题:需要根据人为经验确定种群规模的大小、种群训练的时间比较长、多峰搜索能力相对较弱,对其进行进一步的改进,运用新的克隆选择、克隆变异和最佳亲和度,并引入了抗体抑制操作,可动态确定种群大小,使算法具有较强的全局和局部搜索能力,同时也可以搜索到全局最优点和尽可能多的局部极值点.简单仿真实验结果表明,该算法的平均运行时间和找到峰值点个数都明显优于DeCastro克隆选择算法     

一种改进的克隆选择算法在多峰值函数优化中的应用

为了解决deCastro2002年提出的CLONALG算法在多峰值函数优化时多峰搜索能力弱、训练时间长的问题,本文提出了一种改进的克隆选择算法。该算法运用新的克隆选择操作、克隆变异操作和最佳抗体停止进化操作,并且引入了抗体抑制操作,不仅可以动态调整种群大小,具有较强的全局和局部搜索能力,而且搜索时间较短。与Castro的克隆选
择算法相比,本文算法在较短的时间内可以搜索到全局最优解和更多的局部最优解。     

改进的克隆选择算法及其应用

为解决Castro克隆选择算法中存在的种群规模需根据经验确定、多峰搜索能力弱、训练时间长等问题,提出一种新的免疫克隆选择算法,该算法基于实数编码和自适应变焦变异方法,能够动态确定种群大小,具有很强的全局和局部搜索能力,可以搜索到全局最优点和尽可能多的局部极值点。仿真实验结果表明,该算法平均运行时间和平均找到的峰值点个数都明显优于Castro克隆选择算法,且多峰值函数的优化效果得到显著改善。     

基于改进的免疫克隆支持向量机网页分类研究

网页分类是为了解决网络信息过载问题而延伸的一个热门研究领域,同时支持向量机以其出色的学习能力,在解决高维问题时表现出了特定的优势。本文在研究支持向量机和标准的免疫克隆优化算法的基础上,提出了一种改进的免疫克隆和支持向量机相结合的分类算法。标准算法中由于通过对抗体编码中某些位进行随机取反来实现抗体变异,造成搜索能力不强。该方法针对上述不足,将记忆单元和普通单元区分开来,对记忆单元定义自适应概率,从而加强在当前最优解邻域内的搜索能力,加快寻求全局最优解的速度。实验结果表明,该改进算法较其他算法具有更好的参数选择效果和更高的选择效率,是一种具有较高准确率和效率的网页分类方法。     

免疫遗传算法在图像分割中的应用

提出一种基于免疫系统的免疫记忆特性所改进的遗传算法。该算法方面在传统的遗传算法的初始种群中,加入了根据先验知识制成的疫苗,从而大大提高了算法的收敛速度;另一方面,对遗传算子中的选择算子也进行了改进,吸取了免疫系统中的克隆选择的优点,并且根据细胞的亲和力进行变异,进而提高了图像分割的速度。     

Immune algorithm with orthogonal design based initialization, cloning, and selection for global optimization

In this study, an orthogonal immune algorithm (OIA) is proposed for global optimization by incorporating orthogonal initialization, a novel neighborhood orthogonal cloning operator, a static hypermutation operator, and a novel diversity-based selection operator. The orthogonal initialization scans the feasible solution space once to locate good points for further exploration in subsequent iterations. Meanwhile, each row of the orthogonal array defines a sub-domain. The neighborhood orthogonal cloning operator uses orthogonal arrays to scan uniformly the neighborhood around each antibody. Then the new algorithm explores each clone by using hypermutation. The improved maturated progenies are selectively added to an external population by the diversity-based selection, which retains one and only one external antibody in each sub-domain. The OIA is unique in three aspects: First, a new selection method based on orthogonal arrays is provided in order to preserve diversity in the population. Second, the orthogonal design with a modified quantization technique is introduced to generate initial population. Third, the orthogonal design is introduced into the cloning operator. The performance comparisons of OIA with two known immune algorithms and three evolutionary algorithms in optimizing eight benchmark functions and six composition functions indicate that OIA is an effective algorithm for solving global optimization problems.