基于多记忆抗体克隆选择的人工免疫网络算法

在优化克隆算法的研究中,针对传统的克隆选择算法存在收敛性差和局部最优问题,提出一种多记忆抗体克隆选择原理的人工免疫网络算法。在克隆选择算法的基础上通过引入替代阀值因子,利用随机生成的新抗体组成种群替代原种群中对抗原亲和力最小抗体,同时增设变异概率的概念,达到在一定程度上避免记忆抗体种群的退化现象,提高算法的全局优化能力,避免陷入局部最优。仿真结果表明,算法加快了种群亲和力成熟的进程,随着进化代数的增加检测率总体呈上升趋势,能更好的应用于大规模各种识别问题中。     

一种基于差分进化和免疫克隆选择算法的混合优化方法

为了提高免疫克隆选择算法的搜索能力,提出了一种基于差分进化和免疫克隆选择算法的混合优化方法。该方法采用差分进化提高免疫克隆选择算法的抗体亲和度,并对该算法的收敛性进行了分析。为了测试该算法的有效性,将该算法应用于函数优化问题中。仿真结果表明,该方法具有更高的收敛速度和收敛精度。     

基于差异进化的克隆选择算法

针对免疫算法在全局优化过程中多样性不足的问题,将差异进化引入克隆变异操作中,提出了一个新的改进的克隆选择算法——基于差异进化的克隆选择算法(DECSA),算法将差异进化和克隆超变异相结合,促进了抗体与抗体之间的信息融合,使得子代抗体继承父代抗体的信息的同时,携带着不同父代个体信息,丰富了抗体种群的多样性,实现了在同一父代抗体周围的多个方向同时进行全局和局部搜索。对13个标准测试函数的测试结果及与已有的算法的比较表明,该算法表现出较好的局部搜索和全局搜索能力。     

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。     

基于字符串编码克隆选择的建模算法及可靠性预测

提出了一种基于字符串编码克隆选择的建模算法, 其核心是通过字符串编码的克隆选择策略在初等函数空间上进化、选择初等函数和函数间的运算关系, 构成预测模型, 并优化模型参数, 实现预测模型形式的自动生成和参数的自适应确定. 字符串编码设计使随机生成函数表达式成为可能; 克隆选择策略实现了字符串编码抗体的进化训练; 对基于字符串编码的克隆选择操作算子设计, 增加了种群的多样性, 使得不同抗体协同进化, 有效避免了进化``早熟'现象. 用该算法建立某武器系统可靠度预测模型, 实验结果表明: 该模型具有较高的精度, 为可靠性预测、故障预报与维修奠定了基础.     

主从式免疫克隆选择算法求解任务分配问题

基于生物免疫系统的克隆选择机理,提出一种求解任务分配问题(task assignment problem,TAP)的主从式免疫克隆选择算法(MSICSA).该算法采用一种多种群策略,通过迁入和辽出操作,更新种群之间的信息,保持了群体的多样性.实验结果表明,该算法可有效改善基本免疫克隆选择算法解决大规模优化问题上的不足,具有很好的收敛性和稳定性,能有效解决任务分配问题.     

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．     

一种新型的克隆选择算法*

针对克隆选择算法自适应能力较弱的缺陷,给出了一种基于危险理论的自适应克隆选择算法。设计了危险信号操作算子,该算子将种群浓度的变动作为环境因素,以抗体—抗原亲和力为依据计算各个抗体在该环境因素下的危险信号,最终通过危险信号自适应地引导免疫克隆、变异和选择等后续免疫应答。实验结果表明本文算法具有较好的自适应能力和多值搜索能力。     

抗独特型克隆选择算法

基于免疫学中的抗体克隆选择学说,通过引入抗独特型结构,提出了一种用于求解复杂多峰函数优化问题人工免疫系统算法——抗独特型克隆选择算法.该算法通过克隆增殖操作、抗独特型变异操作、抗独特型重组操作和克隆选择操作这4 个操作算子来实现抗体种群的进化,能够同时在同一抗体周围的多个方向进行全局搜索和局部搜索,具有较强的搜索能力.理论分析表明,抗独特型克隆选择算法具有全局收敛性.抗独特型结构的引入充分利用了优势抗体的结构信息,加快了抗体种群的收敛速度,从而以更快的速度获得全局最优解,同时降低了算法陷入局部极值点的几率.实验部分采用4 组不同类型的函数对算法性能进行测试.理论分析及实验结果表明,与克隆选择算法等已有算法相比,该算法性能好,求解精度高,鲁棒性强.     

一种求解TSP问题的分层免疫算法

为提高人工免疫算法求解旅行商问题的效率,构造了一种基于多子种群免疫进化的两层框架模型.在此模型的基础上提出了分层局部最优免疫优势克隆选择算法(HLOICSA).通过对多个子种群进行低层免疫操作--局部最优免疫优势、克隆选择、基于信息熵的抗体多样性改善和高层遗传操作--选择、交叉、变异,增强优秀抗体实现亲和力成熟的机会,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.针对TSP的实验结果表明,该算法具有可靠的全局收敛性及较快的收敛速度.     

一种基于双变异算子的免疫网络算法

针对遗传算法难以解决多峰函数优化的问题,提出一种基于双变异算子的免疫网络算法.该算法借鉴免疫系统的克隆选择和免疫网络理论,采用双变异算子提高算法的全局和局部搜索能力.利用动态网络抑制策略保持神群的多样性,自适应地调节抗体群的规模.仿真结果表明,该算法能有效地改善种群的多样性,较好地实现全局优化与局部优化的有机结合,具有更强的多峰函数优化能力.     

基于免疫遗忘的车间调度算法

为了解决车间调度NP组合优化的难题,提出了基于免疫遗忘的车间调度算法。算法在基于克隆选择方法能同时搜索解空间的不同区域以及能保持种群的多样性的功能的基础之上,又加入了遗忘单元,形成了一个来自于抗体群中较好抗体组成的种群,从而可以实现在每次迭代中对遗忘单元进行邻域搜索。算法使抗体群和遗忘单元共同进化,并互相影响,使算法在寻找满意解上得到优化。仿真实验表明,算法能找到比遗传算法更好的满意解。     

基于等级变异的克隆选择算法

提出一种克隆选择算法--基于等级变异的克隆选择算法. 为提高进化中变异的有效性, 算法将变异尺度分成若干等级, 低等级变异有利于跳出局部最优解, 实现全局寻优; 高等级变异有利于局部的高精度寻优.此外, 算法在进化过程中记忆父抗体的变异尺度等级等信息, 并制定有效的变异策略运用这些信息以指导后续进化过程. 采用标准函数测试并与其它优化算法进行对比． 实验结果表明,该算法具有收敛速度快、全局搜索能力强、精度高和鲁棒性好的优点．     

Baldwinian learning in clonal selection algorithm for optimization

Artificial immune systems are a kind of new computational intelligence methods which draw inspiration from the human immune system. Most immune system inspired optimization algorithms are based on the applications of clonal selection and hypermutation, and known as clonal selection algorithms. These clonal selection algorithms simulate the immune response process based on principles of Darwinian evolution by using various forms of hypermutation as variation operators. The generation of new individuals is a form of the trial and error process. It seems very wasteful not to make use of the Baldwin effect in immune system to direct the genotypic changes. In this paper, based on the Baldwin effect, an improved clonal selection algorithm, Baldwinian Clonal Selection Algorithm, termed as BCSA, is proposed to deal with optimization problems. BCSA evolves and improves antibody population by four operators, clonal proliferation, Baldwinian learning, hypermutation, and clonal selection. It is the first time to introduce the Baldwinian learning into artificial immune systems. The Baldwinian learning operator simulates the learning mechanism in immune system by employing information from within the antibody population to alter the search space. It makes use of the exploration performed by the phenotype to facilitate the evolutionary search for good genotypes. In order to validate the effectiveness of BCSA, eight benchmark functions, six rotated functions, six composition functions and a real-world problem, optimal approximation of linear systems are solved by BCSA, successively. Experimental results indicate that BCSA performs very well in solving most of the test problems and is an effective and robust algorithm for optimization.     

基于区间套理论的克隆选择算法的收敛性研究

克隆选择算法是基于免疫学中的克隆选择学说而产生的一种免疫优化算法。它通过克隆算子进行操作。本文首先介绍了标准的克隆选择算法;其次引入了克隆算子并对标准的克隆选择算法进行改进;然后以数列知识为基础,以抗体群的克隆选择过程为对象,对克隆选择算法的收敛性进行分析;最后应用区间套定理证明了算法的全局收敛性。     

一种改进型克隆选择算法及其几乎处处强收敛性研究

基于克隆选择原理,引入混沌机制和小生境技术,提出一种改进型克隆选择算法(ICSA).该算法比传统的克隆选择算法具有更好的种群多样性和全局寻优能力.以随机过程理论为数学工具,分析了ICSA所形成抗体种群的平均适应度函数的鞅性质,并由此得出算法几乎处处强收敛性的结论.进而证明了,当状态空间有限时,该算法能在有限步内以概率1收敛到全局最优.仿真实验表明,该算法能有效地抑制早熟,具有更好的全局收敛性.     

基于克隆选择和粒子群思想的动态多群体优化算法

针对粒子群算法和克隆选择原理的特点,提出了基于克隆选择和粒子群思想的动态多群体优化算法.该算法将整个群体分为若干子群体,在子群体内部应用基本的粒子群算法,以子群体作为抗体设计了克隆、变异、选择和受体编辑算子.交异算子使子群体动态变化实现子群体闻相互交换信息,具有良好的全局搜索能力.实验结果表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高的优点,可用于工程问题中具有各种特性的复杂函数优化.     

一种基于免疫原理的多目标优化方法

借鉴生物免疫原理中抗体多样性产生及保持的机理，建立了一种多目标优化方法．该方法定义了多目标选择熵和浓度调节选择概率的概念，采用了抗体克隆选择策略和高度变异策略．最后采用四种典型的多目标优化函数，将本方法同几种常用的多目标遗传算法进行了比较研究，证明了所建立的基于免疫原理的多目标优化方法能有效解决多目标优化问题且具有一定的优越性．