抗体修正免疫算法对高维0/1背包问题的应用 *

遗传算法极难处理高维约束优化问题, 故借鉴免疫系统机理, 提出一种抗体修正免疫算法解决一类高 维约束优化问题。该算法设计的关键在于抗体亲和力由抗体浓度及群体状态决定; 可行抗体被克隆、突变; 非 可行抗体的基因按价值密度由小到大逐一修正。选取两种已有的智能算法（ETGA、ISGA）, 通过不同约束条件 下的高维0/1背包问题的仿真比较。结果表明,该算法较其他算法能更快地跟踪最优值, 具有较强的勘测和开 采能力。