人工免疫算法的全局收敛性分析

提出了一种模拟生物免疫系统自我调节功能的人工免疫算法,介绍了算法的基本步骤,构造了几种人工免疫算子.对人工免疫算法的全局收敛性进行了分析,指出在进行抗体选择时若能确保当时的最优抗体可以进入下一代抗体群,则人工免疫算法是全局收敛的.     

一种改进的基于信息熵的人工免疫算法

提出了一种新的判断抗体相似的方法,并把该方法应用到基于信息熵的人工免疫算法中.仿真实验结果表明,新的方法能极大地提高基于信息熵的人工免疫算法的运行速度,同时保留了其优秀的全局搜索性能.     

一种混合的垃圾邮件过滤算法研究

贝叶斯邮件过滤器具有较强的分类能力,极高的准确率,在内容过滤领域占据主导地位。人工免疫系统具备强大的自学习、自适应,鲁棒性等能力,已发展成为计算智能研究的一个崭新的分支。该文在分析贝叶斯的原理和人工免疫的仿生机理的基础上,将贝叶斯与人工免疫相结合,设计和实现了一种基于贝叶斯和人工免疫的混合垃圾邮件过滤算法,并利用现有的垃圾邮件语料库得到预期的实验结果。     

人工免疫中匹配算法研究

针对现有基于人工免疫理论入侵检测系统中的亲和力匹配算法研究的不足,导致检测结果误报率和漏报率较高的问题,提出了一种新的进化匹配机制.定义了自体非自体,给出了成熟细胞动态方程,亲和力累积方程和进化匹配算法,建立了模型的形式化描述.采用动态匹配算法加快了进化速度,保存了具有优势特征的物种,提高了检测效率和准确性,使得对抗原的识别率更为有效.实验结果表明,该模型具有定量、高效率和较好的准确性,能积极主动的保护系统不受实质性攻击.为构建新一代高效合理的网络安全系统提供了一种有效方案.     

一类改进的Broyden算法的收敛性分析

提出了一组求解无约束优化问题的改进的Broyden算法，并给出了算法的全局收敛性结果(不包括DFP算法)。虽然求解凸规划问题的不精确线性搜索的DFP算法的全局收敛性从理论上难于讨沦，但数值计算经验表明，DFP算法有很强的实用性。将BFGS算法、DFP算法和Broyden算法(Φ=0．5)进行了对比数值试验，并详细地分析了每个算法的计算量。     

一种与遗传算法类似的人工免疫算法

借鉴生物免疫系统的分布性、自适应性等特点，提出了一种类似遗传算法的人工免疫算法，并用一个实例对这种人工免疫算法的各个步骤进行了详细描述。通过仿真与遗传算法对比分析，该方法具有以下优点：一是能有效地克服随机漫游现象；二是采用浓度调节机制控制抗体克隆概率，能维持抗体多样性；三是能对类似抗原入侵产生迅速高效的二次免疫应答。     

一种计算机安全发展的新技术：人工免疫

随着网络的发展，计算机安全问题日益突出。现有的抗病毒技术已经无法快速抑制病毒的繁衍和传播。本文探讨了一种计算机安全发展的新技术——人工免疫，即基于生物免疫系统的计算机病毒免疫技术。在现代信息科学和生命科学相互交叉渗透的研究领域，由生物免疫系统启发的人工免疫系统是继脑神经系统(神经网络)和遗传系统(进化计算)之后的又一个研究热点。本文从理论的角度论述了计算机免疫和生物免疫的相似性；介绍了生物免疫系统机理以及计算机免疫系统的体系结构和常见算法。最后介绍了人工免疫工程的应用现状。     

一种计算机安全发展的新技术:人工免疫

随着网络的发展,计算机安全问题日益突出.现有的抗病毒技术已经无法快速抑制病毒的繁衍和传播.本文探讨了一种计算机安全发展的新技术--人工免疫,即基于生物免疫系统的计算机病毒免疫技术.在现代信息科学和生命科学相互交叉渗透的研究领域,由生物免疫系统启发的人工免疫系统是继脑神经系统(神经网络)和遗传系统(进化计算)之后的又一个研究热点.本文从理论的角度论述了计算机免疫和生物免疫的相似性;介绍了生物免疫系统机理以及计算机免疫系统的体系结构和常见算法.最后介绍了人工免疫工程的应用现状.     

一种基于免疫蚁群混合算法的TSP求解模型

为了解决传统蚁群算法搜索速度慢、容易出现早熟、停滞的缺点,以及传统免疫算法由于反馈信息利用不足存在大量无为的冗余迭代导致求解效率低的缺点,提出了一种蚁群与免疫克隆相结合的混合算法,该算法在前期采用免疫算法来产生蚁群算法的初始信息分布,在后期根据路径浓度抑制机制调整路径上的信息量,从而保持了蚁群多样性,并将该算法用于求解旅行商问题进行计算机仿真,从实验结果可以看出,该算法具有针对性的改进,是一种收敛速度和寻优能力都较好的优化方法.     

基于人工免疫算法和蚁群算法的协同控制方法研究

在无线传感器网络的基础上引入了若干执行器,通过这些执行器可以对接收到的信息做出快速响应,完成目标任务。针对无线传感执行网络中多执行器的协作问题,引入人工免疫算法,可以使参与协作的执行器快速达到最优化,从而提高协作效率。基于蚁群算法的智能传感器协调机制,能节省节点能量,从而延长网络寿命。通过仿真分析发现,在数据传输效率测试中,蚁群算法传输效率最佳,其次是LEACH算法和ARA算法;在能量损耗测试中,蚁群算法能耗最低,其次是ARA算法,LEACH算法能耗较高。人工免疫算法在迭代次数为60时协调机制达到收敛状态,亲和力最大值为147.5。     

Distance Concentration-Based Artificial Immune Algorithm

The diversity, adaptation and memory of biological immune system attract much attention of researchers.Several optimal algorithms based on immune system have also been proposed up to now. The distance concentration-based artificial immune algorithm (DCAIA) is proposed to overcome defects of the classical artificial immune algorithm (CAIA) in this paper. Compared with genetic algorithm (GA) and CAIA, DCAIA is good for solving the problem of precocity, holding the diversity of antibody, and enhancing convergence rate.     

基于人工免疫原理的天气预报系统

为了获得较高的天气预报效率，提出了一种模拟生物免疫系统学习机制的免疫学习算法，并应用于天气预报中。定义了抗原和B细胞的表示方法，给出了抗原与B细胞之间亲和力的计算方法，描述了B细胞的克隆、变异、动态演化和记忆细胞的产生过程，建立了基于免疫学习算法的天气预报系统。仿真试验表明该系统同传统的基于神经网络的天气预报系统相比，预报准确率较高，为天气预报提供了一种新的解决方案。     

人工免疫系统的研究与应用

阐述了人工免疫系统的概念和基本原理,从理论研究和应用研究两个方面介绍了近年来人工免疫系统的发展状况,总结了人工免疫系统存在的基本问题,并对其今后的发展趋势进行了展望。     

Research into Optimization Algorithm Based on Immune Mechanism

Based on immune mechanism a novel optimization algorithm is presented. By defining and regulating the antibody density, the diversity of the algorithmic population is improved. Three funtions from different definitions of antibody density are deduced and compared with their convergent efficiencies. Theoretical analysis proves that the algorithm is convergent. Experimental results show that the algorithm has a better searching ability and quicker convergent speed than GA. The problem of premature convergence can be alleviated in the algorithm.     

基于人工免疫系统的产品创新设计方法研究

基于创新计算理论,提出了基于人工免疫系统实现产品创新设计的新方法.建立了基于人工免疫系统的产品创新设计框架,对其支撑理论、方法和技术以及免疫创新计算模型、免疫创新设计方法、免疫创新设计应用等4个层面分别进行了详细阐述.结合产品创新设计的有关问题,围绕面向问题求解的免疫辅助创新设计和面向产品演化的免疫设计两个方面,对基于人工免疫系统实现产品创新设计的主要关键技术进行了讨论.     

基于免疫算法的入侵检测系统

文章提出并实现了一种基于异常检测的入侵检测系统,利用生物免疫系统的特点来提高检测入侵行为的能力,使入侵检测系统具有一定的智能性和分布性,同时能发现新的未知入侵方式,与基于特征入侵的系统结合可以达到更高的检测的能力。文章最后给出了在局域网中的性能测试实例。     

基于层次聚类和人工免疫的无监督结构故障分类算法

目的利用层次聚类与人工免疫模式识别相结合的方法解决无监督结构健康监测中对结构故障识别和分类的问题.方法通过凝聚型层次聚类实现样本数据的分类,通过模仿生物免疫识别和学习机理来训练记忆细胞集合,进而实现对结构故障的识别与分类.结果在benchmark结构模型上的仿真实验测试结果表明在抗原样本数据中采用凝聚型层次聚类和方法能够成功地确定抗原样本数据的模式数目,继而采用人工免疫模式识别算法对实测数据进行模式识别与分类,分类成功率为81%.结论基于层次聚类和人工免疫的无监督结构故障检测与分类算法通过免疫学习和进化产生高质量的记忆细胞,从而有效地识别结构故障模式.     

人工免疫算法路径规划在林火救援中的应用

为解决复杂环境下双机林火救援路径规划问题,提出用人工免疫算法规划三维飞行航迹。借鉴人工免疫算法规划机器人路径的方法,通过考虑飞机飞行特性和双机路径规划的要求,为双机异地出发同时到达规划出三维飞行路线,并对算法的主要影响因素进行了分析和估计,获得规划航迹的最优参数,用于设计安全高效的飞行航迹。研究结果表明,该方法能规划出复杂环境下双机飞行航迹,利用参数优化后的人工免疫算法不但能快速有效地规划三维航迹,而且丰富了航迹规划方法研究。     

基于改进免疫算法的有能力约束车辆路径问题

针对遗传算法、免疫遗传算法在解决车辆路径问题(VRP)中存在的问题与不足,提出了一种改进免疫遗传算法。该算法主要在检查个体的多样性程度方面进行了简化,运用多样性指数阈值控制种群个体的多样性。通过有能力约束VRP的实验验证了新算法,得到了满意的效果。