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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
免疫算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
由生物免疫理论启发的人工免疫系统,是继神经网路和遗传进化计算之后,计算智能领域中的又一个研究热点.概述了免疫算法产生、发展的过程及作用机理,比较了现有典型免疫算法的设计方法及其在不同应用领域中的优劣,并讨论了免疫算法的分类.结合笔者的研究,给出了一些应用实例,探讨了发展免疫算法应注意的薄弱环节、难点和创新点,并从发展重点和未来的应用等诸方面展望了免疫算法的发展趋向.为免疫优化算法的进一步研究提供了参考.  相似文献   

2.
免疫算法理论及应用研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
免疫算法是一种新兴的仿生算法,已成为计算智能研究的热点。首先介绍了免疫算法产生、发展和基本原理,并详细讨论了免疫算法的分类,然后讨论了免疫算法理论在许多领域中的发展应用,最后指出了免疫算法理论的研究方向和发展前景。  相似文献   

3.
免疫调度算法综述   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
调度问题在科学和工程中广泛存在且难以求解,人们一直寻求先进的调度算法来解决这一问题.基于生物免疫系统的计算智能发展迅速,并很快被应用于调度问题,体现了其解决调度问题的优势和特色.对此,综述了国内外免疫调度理论和算法的研究现状,介绍了基于克隆选择、免疫网络、疫苗接种等原理的调度算法,并将其按免疫机理、优化目标以及解决的问题进行分类.最后给出了免疫调度算法在各领域中的应用及其未来研究展望.  相似文献   

4.
人工免疫系统研究进展   总被引:9,自引:0,他引:9  
对人工免疫系统的工程应用历史及现状进行简要概括.针对目前人工免疫系统研究出现的单纯偏重算法研究等问题,在自然计算背景下考察面向工程的人工免疫系统的主要研究进展,包括免疫计算、免疫启发的软、硬件系统等几个重要分支.基于进展情况,对人工免疫系统未来发展方向及面临问题开展讨论和分析.目的是拓展人工免疫系统研究范围,促使免疫学研究成果受到工程研究的重视和吸收,促进人工免疫系统深入发展.  相似文献   

5.
均值漂移算法的研究与应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
对均值漂移算法的理论和应用作一全面的综述.首先根据密度函数的非参数估计推导出均值漂移公式的一般形式,说明了均值漂移迭代算法的步骤及收敛性;然后重点讨论核函数的选择以及带宽矩阵的计算等关键技术;最后归纳了均值漂移算法在模式检测、聚类、图像分割以及物体实时跟踪等方面的应用,并展望了均值漂移算法在理论和应用中的研究方向.  相似文献   

6.
基于图形处理器(GPU)的通用计算   总被引:102,自引:20,他引:102  
伴随着PC级微机的崛起和普及,多年来计算机图形的大部分应用发生了从工作站向微机的大转移,这种转移甚至发生在像虚拟现实、计算机仿真这样的实时(中、小规模)应用中.这一切的发生从很大程度上源自于图形处理硬件的发展和革新.近年来,随着图形处理器(GPU)性能的大幅度提高以及可编程特性的发展,人们首先开始将图形流水线的某些处理阶段以及某些图形算法从CPU向GPU转移.除了计算机图形学本身的应用,涉及到其他领域的计算,以至于通用计算近2~3年来成为GPU的应用之一.并成为研究热点.文中从若干图形硬件发展的历史开始,介绍和分析最新GPU在通用计算方面的应用及其技术原理和发展状况,并结合作者自身的实践讨论和探索其发展前景。  相似文献   

7.
免疫算法是一种新兴的智能计算技术,已成为网络、智能控制、计算等领域研究的重点和热点之一。开展免疫算法的理论研究,对于发展新的入侵检测技术,建立新一代的入侵检测系统着重要的意义。该文讨论了几种典型免疫算法的原理,包括基于T细胞否定选择原理的否定选择算法,基于生物免疫系统克隆选择理论的克隆选择算法,遗传算法与免疫理论结合的免疫遗传算法,并讨论分析了不同免疫算法使用在入侵检测技术中的优劣。  相似文献   

8.
范玉宏 《信息与控制》2005,34(6):733-736
受智能进化理论的启发,集成现有的免疫算法,加入更高的智能层次上新的免疫机制,建立了一个人工免疫系统的整体多层次架构.首先,从智能进化的角度说明基于整体免疫系统信息处理机制的算法具有更高的“计算”能力.然后,就一种新的基于人工免疫系统整体架构的数据分析算法,介绍了试验结果,并对结果进行了讨论.最后,笔者指出,人工免疫系统整体架构不仅可以提高现有算法的效率,而且可以扩展人工免疫系统的应用领域.  相似文献   

9.
新型智能仿生模型——蚁群模型   总被引:2,自引:1,他引:1  
智能仿生模型是一种多学科交叉的产物,其发展对很多相关学科的发展具有极大的促进作用.蚁群模型是模拟自然界蚁群系统行为而提出的一种新型智能仿生模型,其研究在短短的10余年时间里得到了飞速发展,已成为很多学科的研究热点.我国在这方面的研究尚没有全面开展,为此从仿生原理及实现途径入手,对蚁群模型的几大模型算法进行了详细介绍,并对模型的发展进行了展望.其次,对蚁群模型的典型应用进行了说明,并对模型的最新应用进行了介绍.最后,通过对其他几种仿生算法的介绍,进行了蚁群算法同粒子群算法、免疫算法及进化算法等的比较研究,指出它们的相同点和差异之处.通过对蚁群模型的全面的介绍,以期促进该模型在我国的发展.  相似文献   

10.
智能优化算法求解TSP 问题   总被引:44,自引:1,他引:44  
TSP(旅行商)问题代表组合优化问题,具有很强的工程背景和实际应用价值,但至今尚未找到非常有效的求解方法.为此,讨论了最近研究比较热门的使用各种智能优化算法(蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络、粒子群优化算法、免疫算法等)求解TSP问题的研究进展,指出了各种方法的优缺点和改进策略.最后总结并提出了智能优化算法求解TSP问题的未来研究方向和建议.  相似文献   

11.
人工免疫算法及其应用   总被引:18,自引:1,他引:18  
阐述了人工免疫系统的基本概念,讨论了几种典型的算法,包括基于免疫系统基本机制的免疫算法、基于免疫特异性的否定选择算法、基于免疫系统克隆选择理论的克隆选择算法、基于接种疫苗及免疫多样性的免疫进化算法、AIS与神经网络混合智能算法和模糊免疫系统等;以年代为序简述了AIS发展历史,介绍了AIS在若干具有代表性的领域中的应用情况。最后通过对AIS的特性和存在问题的分析,展望了今后的研究重点和发展趋势。  相似文献   

12.
This paper first introduces the fundamental principles of immune algorithm (IA), greedy algorithm (GA) and delete-cross operator (DO). Based on these basic algorithms, a hybrid immune algorithm (HIA) is constructed to solve the traveling salesman problem (TSP). HIA employs GA to initialize the routes of TSP and utilizes DO to delete routes of crossover. With dynamic mutation operator (DMO) adopted to improve searching precision, this proposed algorithm can increase the likelihood of global optimum after the hybridization. Experimental results demonstrate that the HIA algorithm is able to yield a better solution than that of other algorithms, which also takes less computation time.  相似文献   

13.
FrequentItemsetMining (FIM) is one of the most important data mining tasks and is the foundation of many data mining tasks. In Big Data era, centralized FIM algorithms cannot meet the needs of FIM for big data in terms of time and space, so Distributed Frequent Itemset Mining (DFIM) algorithms have been designed to meet the above challenges. In this paper, LocalGlobal and RedistributionMining which are two main paradigms of DFIM algorithm are discussed; Two algorithms of these paradigms on MapReduce named LG and RM are proposed while MapReduce is a popular distributed computing model, and also the related work is discussed. The experimental results show that the RM algorithm has better performance in terms of computation and scalability of sites, and can be used as the basis for designing the DFIM algorithm based on MapReduce. This paper also discusses the main ideas of improving the DFIM algorithms based on MapReduce.  相似文献   

14.
In this note, we examine the forward-backward algorithm from the computational viewpoint of the underflow problem inherent in Baum's (1972) original formulation. We demonstrate that the conversion of Baum's computation of joint likelihoods into the computation of posterior probabilities results in essentially the same algorithm, except for the presence of a scaling factor suggested by Levinson et al. (1983) on rather heuristic grounds. The resulting algorithm is immune to the underflow problem, and Levinson's scaling method is given a theoretical justification. We also investigate the relationship between Baum's algorithm and the recent algorithms of Askar and Derin (1981) and Devijver (1984).  相似文献   

15.
一种新的免疫进化算法在函数优化中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对克隆选择算法在求解高维函数优化问题时易陷入局部最优以及收敛速度较慢的弱点,本文基于生物免疫系统内部学习优化机制以及进化算法,提出了一种新的免疫进化算法,它包括正交交叉、单形交叉、克隆、多极变异和选择。新算法将进化计算的思想融入到克隆选择中,提出了一种新的变异算子,在保证种群多样性的同时提高了算法的全全局寻优能力。理论分析证明了算法的收敛性,并将算法应用于不同的测试函数进行仿真实验。结果表明,该算法是有效的。  相似文献   

16.
The use of superposition of states in quantum computation, known as quantum parallelism, has significant advantage in terms of speed over the classical computation. It is evident from the early invented quantum algorithms such as Deutsch’s algorithm, Deutsch–Jozsa algorithm and its variation as Bernstein–Vazirani algorithm, Simon algorithm, Shor’s algorithms, etc. Quantum parallelism also significantly speeds up the database search algorithm, which is important in computer science because it comes as a subroutine in many important algorithms. Quantum database search of Grover achieves the task of finding the target element in an unsorted database in a time quadratically faster than the classical computer. We review Grover’s quantum search algorithms for a singe and multiple target elements in a database. The partial search algorithm of Grover and Radhakrishnan and its optimization by Korepin called GRK algorithm are also discussed.  相似文献   

17.
用于频率分配的免疫应答求解策略   总被引:6,自引:1,他引:5  
生物的免疫信息处理机制已开始成为智能计算研究的一个热点.本文从生物免疫应答机制出发,提出一种新的免疲遗传算法.该算法将问题求解过程与免疫应答机制中T细胞的产生、成长及成熟过程相对应,利用T细胞发育过程中强大的多样性维持机制来设计算法的选择机制,提高算法的求解性能.本文同时用该算法解决频率分配问题,得到了很好的效果.  相似文献   

18.
一种集成免疫进化算法及其收敛性研究   总被引:3,自引:1,他引:3  
文章首先总结了传统进化计算和标准遗传算法的缺陷,介绍了免疫系统的多种处理机制,提出了其对于进化计算的可借鉴意义,并分析了现有的免疫遗传算法。然后集成免疫记忆和免疫调节理论提出了一种新的免疫进化算法I-IEA,给出了算法描述及其运算机理,并利用马尔柯夫链证明了其收敛性和收敛速度。最后结合NFL定理,展望了免疫算法的适用性和发展潜力。  相似文献   

19.
基于滑动窗口的独立分量分析算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对时变混合模型的独立分量分析(ICA)问题,提出了基于滑动窗口的ICA算法.给出了基于滑动窗的分离矩阵递归学习算法,提高了算法的运算效率,因此可应用于独立分量的在线提取和动态独立分量分析等应用场合另外,针对独立分量排序不确定性所带来的问题,提出了利用峭度值大小对输出信号进行动态排序的思路.仿真实验证明了这一思路是可行的.对窗函数长度的选择问题还进行了探讨,得出了一些有参考价值的结论.实验结果表明,基于滑动窗ICA算法能较好地应用于时变混合模型的独立分量提取,具有良好的盲分离性能.  相似文献   

20.
第二代人工免疫系统中的树突细胞算法(DCA)是受先天性免疫系统中树突细胞(DCs)功能的启发而开发的算法,它已被成功运用于许多计算机安全相关领域。但是对DCA理论方面的分析工作很少,对算法大多数理论方面的研究也较少出现。而其它的人工免疫算法如负选择算法、克隆选择算法在理论方面的研究工作却出现在很多文献中。因此对DCA算法执行相似的理论分析,确定算法的运行时间变量、揭示其它算法属性就显得非常重要。论文给出了两个基于算法输入数据流的运行时间变量,并且证明了这两个变量是如何对算法输入数据与算法运行时变量进行关联,也揭示了在给定时间窗内基于输入数据的算法行为,而这些都与实际应用执行的算法无关。论文的研究工作为算法的进一步应用开发提供了指导。  相似文献   

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