改进免疫遗传算法及其应用研究

在传统遗传算法基础上提出一种改进遗传算法——免疫遗传算法（IGA）,该算法将生物系统免疫思想引入遗传算法中,通过计算抗体之间的亲和度来促进和抑制抗体,既保留了群体中较优抗体又保证了抗体多样性,避免搜索进化的过早收敛,得到全局最优解。文中采用此改进算法来控制无源光中光分支器和光网络单元中位置分配选择,通过浓度因子控制解空间的搜索方向,帮助逃离局部极值。利用Visual C＋＋6．0对改进的免疫遗传算法和传统遗传算法进行比较,证明IGA的有效性和优越性。     

基于遗传的免疫算法在函数优化中的应用

通过对传统免疫算法的研究,在此算法的基础上提出了一种改进的免疫算法—基于遗传的免疫算法,该算法把遗传算法的思想引入到免疫算法中,通过把遗传算法和免疫算法的思想结合起来,既保证了抗体的多样性又保留了群体中较优抗体,避免了免疫算法搜索速度慢和遗传算法易出现未成熟收敛、限于局部最优解的缺点,得到了全局最优解。并且将提出的基于遗传的免疫算法应用到函数优化中。     

基于遗传的免疫算法在函数优化中的应用

通过对传统免疫算法的研究,在此算法的基础上提出了一种改进的免疫算法一基于遗传的免疫算法,该算法把遗传算法的思想引入到免疫算法中．通过把遗传算法和免疫算法的思想结合起来,既保证了抗体的多样性又保留了群体中较优抗体,避免了免疫算法搜索速度慢和遗传算法易出现未成熟收敛、限于局部最优解的缺点,得到了全局最优解。并且将提出的基于遗传的免疫算法应用到函数优化中。     

基于免疫遗传算法的光突发交换路由技术

针对光突发交换多目标路由优化问题,提出了一种基于免疫遗传算法的智能化的光突发交换路由方案。将智能算法与光突发交换路由相结合,改进了现有的光突发交换路由技术。通过在基本遗传算法中引入免疫算子,它由免疫选择和免疫抑制组成,并利用生物免疫机制中的抗原识别、抗体记忆来控制收敛方向,保证遗传算法尽快收敛到全局最优解。仿真结果表明,与基本遗传算法相比,该算法克服了基本遗传算法的退化现象,且能平衡负载,较快收敛到最优解。     

基于改进免疫算法的电力电源规划

提出了一种改进的人工免疫算法来计算电力系统电源规划,免疫算法是根据人或其它高等动物免疫系统的机理而设计的,将目标函数和不等式约束条件作为抗原,将搜索空间的解作为抗体,依据抗原与抗体的结合力以及抗体之间的结合力对解进行评价和选择,该算法在保持了基本免疫算法的全面搜索能力基础之上,又通过引入矢量距等概念使得免疫算法在理论上保证了解的多样性,通过仿真计算表明该算法是可行的,与遗传算法等模拟进化算法相比,该算法全局搜索能力强,收敛速度快.     

求解串并联系统配置问题的免疫遗传算法

通过对串并联系统配置可靠性问题的分析,提出了基于免疫遗传算法（IGA）求解该问题的方法。在保留基本遗传算法随机全局搜索能力的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,大大提高了算法的群体多样性。实验结果表明,免疫遗传算法可有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的缺点,具有很好的全局收敛能力,其全局收敛性及收敛速度均得到了提高。     

免疫遗传算法及其在波阻抗反演中的应用*

提出一种改进的免疫遗传算法（IGA）并用于波阻抗反演。IGA设计了基于抗体激励度和抗体浓度的免疫选择算子及加速全局收敛的非一致性变异算子,提出了抗体规模自适应调整机制,IGA能够改善传统非线性反演方法易早熟和局部收敛等弊端。通过理论模型试算表明,IGA具有较高的反演精度和反演效率;阳泉二矿实际资料反演所得剖面的纵向分辨率明显高于实际地震剖面,弱反射波的连续性和可检测性明显提高,表明改进的免疫遗传算法适用于煤炭地震波阻抗反演。     

基于免疫算法的HLR软件系统测试用例生成

提出了一种基于免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,简称IGA)的HLR软件测试用例生成模型(Model of Test Case Generation of HLR Software,简称MTCGHS),并详细地介绍了IGA算法的基本思想.通过将IGA算法与传统遗传算法和随机算法在HLR软件测试用例生成中的比较,说明了IGA算法的效率明显高于传统遗传算法和随机算法,同时进一步验证了模型的正确性、可行性.     

免疫遗传算法在船舶运动模拟器控制中的应用

通过对功率放大器、伺服比例阀和液压缸及其负载的分析,建立了六自由度船舶运动模拟器的动态模型.遗传算法是一种采用多点搜索和交叉操作技术的随机化搜索算法,具有良好的全局搜索能力,但遗传算法本身还存在许多不足,将免疫算法与遗传算法相结合,通过抗体之间的促进与抑制反应,可以实现系统对环境的自适应.由于基于免疫反馈和遗传机制的免疫遗传算法具有全局优化的能力,所以针对传统PID控制的不足,利用免疫遗传算法对PID控制参数进行整定并得到全局最优解,由此得到的控制器具有很好的控制效果,响应较快,静差较小.     

基于免疫遗传算法的构件化软件测试用例生成

提出了一种基于免疫遗传算法(GA)的构件化软件测试用例生成模型(MTCGCBS)，介绍了IGA算法的基本思想。通过将IGA算法与传统遗传算法和随机算法在水利构件化软件测试用例生成中的比较，说明了IGA算法的效率明显高于传统遗传算法和随机算法，同时也进一步验证了模型的正确性、可行性。