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.     

基于克隆选择的免疫粒子群优化算法

粒子群优化算法在进化中随种群多样性降低易出现早熟收敛等问题.针对这一问题,在粒子群算法中引入免疫克隆选择算法的思想,提出了基于克隆选择的免疫粒子群优化算法(Immune Particle Swarm Optimization,ImmunePSO),即在算法进化过程中,引入克隆复制算子、克隆高频变异算子、克隆选择算子.成比例克隆复制可以使优良个体得到保护,加快算法收敛;高频变异为新个体的产生提供了新的途径,可以增加种群的多样性;克隆选择算子从所有子代、父代中选择出最优个体,避免算法退化.最后通过对基本测试函数的仿真试验,验证了算法不仅可以增加种群的多样性,加快算法的收敛速度,而且提高了最优解的精度,有效地避免算法陷入到局部极值.     

蚁群算法与免疫算法的融合及其在TSP中的应用

提出一种基于抗体片段局部最优搜索的克隆选择和蚁群自适应融合算法.引入混沌扰动来增加抗体种群的多样性,以提高蚁群算法的搜索能力;利用克隆扩增、免疫基因等相关算子的操作,增强了克隆选择算法搜索的效率;通过自适应控制参数,实现了克隆选择与蚁群优化的有机结合及局部最优搜索策略的应用,加快了收敛速度,克服了抗体种群早熟问题,提高了求解精度.仿真实验结果表明,该算法具有可靠的全局收敛性,较快的收敛速度.     

一类用于函数优化的基于混沌搜索的免疫算法

将混沌优化算法与克隆选择算法相结合,提出了一类基于混沌搜索的免疫算法．首先利用解空间变换将优化变量表示为混沌变量,并将混沌变量编码为抗体．然后,利用混沌变量的遍历性和随机性特点,通过在高亲和力抗体的邻域内进行混沌搜索以实现局部寻优,通过在整个解空间内的混沌搜索来避免陷入局部最优解．数值仿真结果表明该算法具不易陷入局部最优、解的精度高和操作简单等优点．     

基于变异记忆矩阵的克隆选择算法

利用免疫系统的免疫记忆机制,提出一种适于函数优化的基于变异记忆矩阵的克隆选择算法.首先,利用变异记忆矩阵保存进化中有用的变异信息,以引导抗体的克隆和变异操作,加强局部搜索能力;然后,利用当代种群的综合信息生成新抗体进入种群,以加强全局搜索能力;最后,对最优抗体进行自学习,以提高算法结果的精度.标准函数仿真表明,该算法适合求解复杂函数优化问题,具有收敛速度快、全局收敛能力强、精度高、鲁棒性强的优点.     

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。     

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.     

基于Cat混沌与高斯变异的改进灰狼优化算法

针对基本灰狼优化算法在求解复杂问题时同样存在依赖初始种群、过早收敛、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进的灰狼优化算法应用于求解函数优化问题中。该算法首先利用混沌Cat映射产生灰狼种群的初始位置,为算法全局搜索过程的种群多样性奠定基础;同时引入粒子群算法中的个体记忆功能以便增强算法的局部搜索能力和加快其收敛速度;最后采用高斯变异扰动和优胜劣汰选择规则对当前最优解进行变异操作以避免算法陷入局部最优。对13个基准测试函数进行仿真实验,结果表明,与基本GWO算法、PSO算法、GA算法以及ACO算法相比,该算法具有更好的求解精度和更快的收敛速度。     

改进的智能优化在多用户检测中的应用

针对概率克隆选择微粒群算法（PCSPSO）在解决离散优化问题时效果不佳的缺点进行改进,将改进后的算法（IPCSPSO）应用于多用户检测,提出基于改进的概率克隆选择微粒群算法的多用户检测器（IPCSPSO-MUD）。IPCSPSO在由二次更新后的记忆集和原种群构成的临时种群中寻找全局最优解,进一步扩大搜索范围;以抗体生存期望值为标准更新种群,保证抗体多样性。仿真结果表明,所提出的多用户检测器在误码率性能、收敛速度、抗远近效应能力和系统容量等方面均有显著提高。     

基于改进免疫遗传算法的交通信号优化控制

阐述免疫遗传学的基本原理,对传统免疫遗传算法做了改进.模拟抗体两次应答抗原的机理,引入信息熵计算抗原间的亲和力,选择亲和力高且相似度低的抗体遗传到后代,运用细胞记忆机制保存优良抗体,并令记忆细胞参与进化,避免算法陷入局部最优值.在此基础上,提出一种更新的相位配时优化算法对交通信号控制问题进行探讨,并设计相应的仿真实验.对一个四相位单交叉路口的交通流进行建模和分析,实验结果验证该算法处理交通配时优化问题的可行性和有效性.     

一种新的克隆选择调节算法

基于生物免疫系统克隆选择机理和独特型免疫网络理论，提出了一种新的免疫算法——克隆选择调节算法（CSAA）．其主要特点是在克隆选择算法的基础上，引入了抗体的促进与抑制动态调节思想．通过运用自适应柯西变异、免疫记忆和克隆抑制等机制，该算法更好地保持了种群的多样性，提高了全局收敛的速度，从而有效避免了早熟现象．本文利用随机过程理论作为数学工具，采用纯概率方法证明了CSAA的概率弱收敛性．对该算法与其他克隆选择算法进行了仿真比较实验；仿真结果不仅验证了CSAA理论上的概率弱收敛性结论，同时也表明了该算法在求解多模态函数优化问题时具有更好的收敛性能和稳定性，更为有效可行。     

An immune memory clonal algorithm for numerical and combinatorial optimization

Inspired by the clonal selection theory together with the immune network model, we present a new artificial immune algorithm named the immune memory clonal algorithm (IMCA). The clonal operator, inspired by the immune system, is discussed first. The IMCA includes two versions based on different immune memory mechanisms; they are the adaptive immune memory clonal algorithm (AIMCA) and the immune memory clonal strategy (IMCS). In the AIMCA, the mutation rate and memory unit size of each antibody is adjusted dynamically. The IMCS realizes the evolution of both the antibody population and the memory unit at the same time. By using the clonal selection operator, global searching is effectively combined with local searching. According to the antibody-antibody (Ab-Ab) affinity and the antibody-antigen (Ab-Ag) affinity, The IMCA can adaptively allocate the scale of the memory units and the antibody population. In the experiments, 18 multimodal functions ranging in dimensionality from two, to one thousand and combinatorial optimization problems such as the traveling salesman and knapsack problems (KPs) are used to validate the performance of the IMCA. The computational cost per iteration is presented. Experimental results show that the IMCA has a high convergence speed and a strong ability in enhancing the diversity of the population and avoiding premature convergence to some degree. Theoretical roof is provided that the IMCA is convergent with probability 1.     

An immune memory clonal algorithm for numerical and combinatorial optimization

Inspired by the clonal selection theory together with the immune network model, we present a new artificial immune algorithm named the immune memory clonal algorithm (IMCA). The clonal operator, inspired by the immune system, is discussed first. The IMCA includes two versions based on different immune memory mechanisms; they are the adaptive immune memory clonal algorithm (AIMCA) and the immune memory clonal strategy (IMCS). In the AIMCA, the mutation rate and memory unit size of each antibody is adjusted dynamically. The IMCS realizes the evolution of both the antibody population and the memory unit at the same time. By using the clonal selection operator, global searching is effectively combined with local searching. According to the antibody-antibody (Ab-Ab) affinity and the antibody-antigen (Ab-Ag) affinity, The IMCA can adaptively allocate the scale of the memory units and the antibody population. In the experiments, 18 multimodal functions ranging in dimensionality from two, to one thousand and combinatorial optimization problems such as the traveling salesman and knapsack problems (KPs) are used to validate the performance of the IMCA. The computational cost per iteration is presented. Experimental results show that the IMCA has a high convergence speed and a strong ability in enhancing the diversity of the population and avoiding premature convergence to some degree. Theoretical roof is provided that the IMCA is convergent with probability 1.     

基于反馈机制的克隆反馈优化算法的稳定性研究

克隆选择算法是一种基于克隆选择原理的进化优化算法,但是它因受抗体浓度的影响而稳定性较差。在传统的克隆选择算法的基础上,充分考虑抗体的浓度和种群多样性两方面因素,提出了一种新的基于反馈机制的克隆反馈优化算法。该算法融入了一种进化反馈深度模型和种群生存度设计理念,有效提高了算法的稳定性。最后,将该算法应用到网格计算独立任务调度中,取得了较理想的实验结果。     

Clonal Strategy Algorithm Based on the Immune Memory

Based on the clonal selection theory and immune memory mechanism in the natural immune system, a novel artificial immune system algorithm, Clonal Strategy Algorithm based on the Immune Memory (CSAIM), is proposed in this paper. The algorithm realizes the evolution of antibody population and the evolution of memory unit at the same time, and by using clonal selection operator, the global optimal computation can be combined with the local searching. According to antibody-antibody (Ab-Ab) affinity and antibody-antigen (Ab-Ag) affinity, the algorithm can allot adaptively the scales of memory unit and antibody population. It is proved theoretically that CSAIM is convergent with probability 1. And with the computer simulations of eight benchmark functions and one instance of traveling salesman problem (TSP), it is shown that CSAIM has strong abilities in having high convergence speed, enhancing the diversity of the population and avoiding the premature convergence to some extent.     

采用生物信息克隆的免疫算法

受克隆选择过程生物学原理的启发, 提出了一种采用生物信息克隆的免疫算法. 抗体克隆依赖于一个动态平衡的网络, 并与遗传因素相关. 为了解决传统克隆过程中信息不能充分利用的问题, 该进化算法将环境信息、抗体历史信息以及抗体遗传特征积累的影响引入人工免疫系统, 用这多种信息作为先验知识为克隆过程提供决策支持, 引导抗体系统的更新. 同时采用实数与二进制混合编码方式增加种群多样性, 提高收敛速度, 然后分析了该算法的收敛性. 仿真实验结果表明, 该克隆策略能较大的提高免疫克隆算法的优化能力; 与几种高级免疫克隆算法和进化算法相比, 该算法寻优精度高, 收敛速度快, 能有效的克服早熟现象, 并具有很好的高维优化能力.     

动态多目标免疫优化算法及性能测试研究

基于生物免疫系统的自适应学习、免疫记忆、抗体多样性及动态平衡维持等功能，提出一种动态多目标免疫优化算法处理动态多目标优化问题．算法设计中，依据自适应ξ邻域及抗体所处位置设计抗体的亲和力，基于Pareto控制的概念，利用分层选择确定参与进化的抗体，经由克隆扩张及自适应高斯变异，提高群体的平均亲和力，利用免疫记忆、动态维持和Average linkage聚类方法，设计环境识别规则和记忆池，借助3种不同类型的动态多目标测试问题，通过与出众的动态环境优化算法比较，数值实验表明所提出算法解决复杂动态多目标优化问题具有较大潜力．     

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.