多产品克隆选择算法在间歇过程调度中的应用

针对传统处理多产品多步骤多设备零等待的间歇过程调度方法(MMMSZ)只适用于求解小型问题的这一特点,构建了多产品克隆选择算法(MCSA).该算法从生产计划出发,生成较优的生产方案和各种全产品批次,并以全产品批次作为抗体,调用改进的克隆选择算法进行优化,其适用面宽,搜索空间大,能有效地处理约束,适用于规模不很大的问题.对于大规模问题,可基于周期调度策略,开发大规模多产品克隆选择算法(LMCSA),以克服维数灾难.将它们用于2个间歇调度示例,实验结果表明,2种算法能在合理的时间内给出较优解,综合性能良好.     

计及排放的动态经济调度免疫克隆演化算法

结合免疫系统的克隆选择原理和遗传进化机制,提出一种免疫克隆演化算法(Immune clonal evolutionary algorithm, ICEA)。ICEA建立克隆选择机制与演化机制的动态结合,提出动态免疫选择和自适应非均匀突变算子,针对动态经济调度(dynamic emission economic dispatch, DEED)问题特性引入不同的等式和不等式的约束修补策略,使其适合大规模约束的DEED问题求解。数值试验将ICEA应用于10机系统进行测试,并与同类算法展开比较。仿真结果表明,ICEA具有较好的收敛性和全局优化效果,获得的Pareto前沿具有较好的均匀性和延展性,该结果能为电力系统调度人员提供较为有效的调度决策方案。     

改进量子交叉免疫克隆算法及其应用

根据不同交叉算子的互补特性,提出了改进量子交叉免疫克隆算法(improved quantum crossover immune cloanl algorithm, IQCICA)。交叉算子由具有深度挖掘和广度挖掘特征的两种算子组成,并通过适当的参数控制两种算子的选择。将该算法应用于著名的组合优化问题-旅行商问题(traveling salesman problems, TSP),并将计算结果与其它算法进行了对比分析。仿真结果表明,混合量子交叉免疫克隆选择算法能有效平衡全局和局部搜索能力,有着较好的收敛速度和稳定性。     

一种免疫补体优化算法

针对目前提出的免疫优化算法在求解优化问题时还存在收敛速度慢,往往不能求得最优解,鲁棒性低的问题,基于生物免疫补体激活原理,提出了一种免疫补体优化算法。在算法中,依据补体激活理论,设计了主要的补体算子：分裂算子和结合算子,并根据补体激活过程,通过补体算子的作用对问题解不断优化,求得全局最优解。最后对算法的收敛性和鲁棒性进行了理论分析,并将免疫补体优化算法与典型的克隆选择算法进行了对比实验。理论与实验结果表明了免疫补体优化算法是收敛的,并且收敛速度更快,求得的最优解更好,鲁棒性更高。     

求解扩展双资源约束作业车间调度的分支种群遗传算法

根据扩展双资源约束作业车间调度问题的特点,构造了一种混合遗传算法进行求解:以分支种群为载体继承遗传进化经验,利用精英进化算子、基于扇形分割的轮盘赌选择算子及邻域搜索等机制,进一步优化了算法性能。通过分析策略对比仿真、算法性能对比仿真等实验,结果表明上述各种优化机制可行,且对于算法运算效率与寻优性能的优化效果均有良好表现。     

自适应免疫克隆选择算法的参数识别

提出了一种被称为是自适应免疫克隆选择算法的新型人工免疫算法,此方法可进行系统的参数识别,以解决结构的多目标优化问题.此种算法将二阶响应、适应性变异准则和疫苗因子这三种算子都引入到遗传克隆选择算法中,提高了运算的收敛速度及全局优化搜索能力.对动力系统参数识别的模拟识别结果证明了本文所提出算法的有效性与可行性.     

一种用于函数优化的量子克隆算法

为了解决传统量子进化算法用于复杂函数优化易陷入早熟和收敛速度慢等问题,将克隆算子引入到量子进化算法中,提出了一种新型的进化算法一量子克隆算法.该算法既借鉴了量子进化算法的高效并行性又利用克隆算子增加种群的多样性.提高了算法在解决函数优化问题的全局寻优能力.仿真结果表明,该算法优于传统的量子进化算法,较好地解决了复杂函数的优化问题.     

一种基于递归逆的快速盲均衡算法

自适应调度是以满足系统某一性能指标要求为目的,对数据查询中的算子进行动态调度的系统优化技术。针对选择查询中可交换顺序的条件过滤器的排序问题,设计了自适应过滤器排序算法,它以静态贪心算法为基础,通过滑动窗口机制模拟出过滤器之间的条件选择性特征,构建了一个条件概率关系矩阵,以指导过滤器排序的动态优化,得到一个当前条件下处理开销最低的过滤器排序,在较低的运行开销条件下,提升了系统的处理能力。     

采用正交免疫克隆粒子群算法求解SAT问题

根据Kennedy和Eberhart提出的二进制粒子群算法,基于抗体克隆选择理论提出一种求解合取范式可满足问题的粒子群算法——正交免疫克隆粒子群算法．该算法将合取范式可满足问题转换为求解目标函数最小值的优化问题,为提高收敛速度,根据子句的先验知识计算出个体的初始指派概率对种群进行初始化．为了避免算法早熟收敛,提高粒子群个体解分布的均匀性,将离散正交交叉算子用于免疫基因操作中,并给出适应于求解合取范式可满足问题的免疫粒子群进化算子．实验采用标准SATLIB库中变量个数从20~250的3700个不同规模的标准合取范式可满足问题对正交免疫克隆粒子群算法的性能作了全面的测试,并与标准粒子群算法和免疫克隆选择算法进行了比较．结果表明,正交免疫克隆粒子群算法的成功率在3个算法中最高,运行时间和评价次数最少．     

一种解决函数优化问题的免疫算法

介绍了免疫算法的基本概念，以及人工免疫系统中的克隆选择原理，基于该原理，结合遗传策略中的高斯变异算子，提出一种免疫算法来解决函数优化问题。给出了算法的描述，数值实验中选择了几个函数进行优化，并将实验数据结果与传统的遗传算法进行了比较。数据实验结果表明，该免疫算法能够寻找到更优的优化结果，并且在收敛速度上明显优于传统的遗传算法。     

改进粒子群算法的动态空间调度方法

针对船体分段生产调度的多目标性和动态性,提出了一种改进粒子群算法的动态空间调度方法,确定船体分段在工作平台上的加工顺序和空间布局位置.算法以加工完成时间最短和空间利用率最高为目标,采用自适应惯性权重策略保证算法的收敛性,并引入遗传算法中的选择算子和变异算子增强算法的收敛速度和多样性,利用启发式定位策略确定分段的位置.最后,以船厂实际生产数据进行仿真验证.仿真结果表明,所提方法可以大大降低以手工方式制定调度计划的复杂度,并能有效地提高空间利用率达到70%,说明该方法是解决动态空间调度问题的一种有效方案.     

关于克隆选择算法优化检测器的研究

否定选择算法能降低入侵检测系统的误报率,但必须和其他免疫算法结合起来使用.本文提出了一种含有否定选择算子和遗传算子的克隆选择算法,通过克隆选择算法产生多样子代检测器,并且从中选择比其父代更优的检测器去取代父代检测器,这样一代一代循环,使检测系统具有更好的覆盖空间.实验表明,该算法在提高检测率,降低误报率方面是有效的.     

Intrusion detection design of the impoved immune algorithm

In order to improve the detection efficiency of intrusion detection and reduce the rate of misstatement, on the basis of the multi-colony immune algorithm and clonal selection algorithm, the multi-colony clonal selection algorithm is put forward, the matching rule is improved and the 10％ sampling data of KDDCUP99 data set is adopted as the test data of the simulation test. Each record has 41 fixed properties. Nine attributes based on the basic features of a single TCP connection are selected for study. According to the characteristics of the data set, in combination with the multi-colony clonal selection algorithm, four types of attack data which are encoded and de-weighed are regarded as the initial populations of multi-colony clonal selection algorithm for immune operation. Then, the optimal group is output. Based on the principle that normal data is greater than abnormal data, the test data set need to be filtered by the self-data set. The filtered data match the optimal group. Experimental results show that abnormal data can be effectively identified. Through comparison and analysis, the multi-colony clonal selection algorithm and the improved matching rule can improve the detection rate of intrusion detection.     

改进的克隆选择算法与SPEA相结合的进化算法

为了使进化过程中子代的繁殖能够像生物繁殖那样继承进化信息,通过挖掘抗体中优秀决定基并生成记忆集、增加高斯变异、用变异抗体群中亲和度高的抗体按概率替换记忆抗体群中低亲和度抗体等策略,提出了一种改进的克隆选择算法（ICSA）。将ICSA与SPEA相结合,形成了一种改进的克隆选择算法与强度Pareto进化算法相结合的新型的进化算法（ICSA-SPEA）。ICSA-SPEA通过克隆选择替代选择、交叉、重组等遗传操作。用一组多目标0/1背包问题测试算法性能的统计结果表明,改进的算法可以有效保持种群多样性,具有良好的收敛精度与准确度。     

克隆选择单变量边缘分布算法

张庆彬，吴惕华，刘波针对单变量边缘分布算法（UMDA）求解复杂优化问题的局限性，将人工免疫系统引入分布估计算法（EDAs）领域，提出了一种基于克隆选择原理的单变量边缘分布算法.该算法在进化过程中的每一代执行若干次克隆选择算法（CLONALG），利用克隆选择过程中的高频变异操作提高混合算法的局部搜索能力.通过对2种不同旅行商问题（TSP）的仿真实验表明，与UMDA、CLONALG以及UMDA和2 opt局部搜索算法的混合算法(UMDA2 opt)相比，克隆选择单变量边缘分布算法具有更高的优化性能.     

基于GA的控制系统中实时任务的优化调度

控制系统中任务的调度不仅影响系统的资源利用率，而且影响系统的控制性能，是控制系统设计和实现的关键技术之一．首先分析了周期性实时任务，并给出了任务模型．基于此，采用了EDF调度算法，给出了任务的可测度性条件根据系统的性能指标与任务的采样周期和控制延迟之间的关系，对系统性能进行优化．由于采样周期和控制延迟之间存仵相互影响，为此采用了浮点数编码的遗传算法对采样周期进行优化，以提高系统的性能．为了加快收敛速度和不陷入局部极值，采用了排序选择算法、算术交叉算子和非一致变异算子．仿真结果表明，通过采用遗传算法，在保证系统中任务实时性的条件下，可以显著地提高系统的性能指标．     

基于改进NSGA-Ⅱ的云服务PDTs调度算法

基于多目标优化的云计算PDTs调度是一个NP问题,考虑云计算用户的服务质量(Qo S)要求,将处理PDTs的成本和时间要求作为目标,提出一种基于改进NSGA-Ⅱ的云服务PDTs调度算法.采用相似任务序列交叉(STOX)操作加快进化,而采用位移变异避免算法过早收敛,此外,还利用一个拥挤距离自适应算子(SCD)来改善Pareto最优前沿的个体多样性.仿真结果表明该算法在云PDTs调度中保持Pareto最优解的多样性和分布性方面优于NSGA-Ⅱ算法.