基于多模态函数优化的改进克隆选择算法

文章分析了deCastro和VonZuben在2002年提出的用于多模态函数优化的克隆选择算法(CLONALG)的不足,并且运用小生境技术、记忆方法、梯度法和相似性抑制法对该算法进行了改造,提出了小生境克隆选择算法(NCSA)。利用马尔柯夫链为数学工具,从理论上证明了NCSA的完全收敛性(CompleteConvergence)。该算法与CLONALG进行了仿真比较实验,不仅验证了NCSA理论上的完全收敛性结论,同时验证了所提算法对于求解多模态问题更为有效,且具有很好的稳定性。     

面向多模态函数优化的回溯克隆选择算法

针对多模态函数优化问题,提出了一种基于回溯机制的改进克隆选择算法--回溯克隆选择算法（BCSA）,采用改进回溯机制和记忆库抗体抑制策略,保持了抗体的多样性,以增强算法的全局搜索能力;通过改进动态变异、选择与交叉操作提高算法收敛速度。典型的多模态函数测试结果表明：回溯克隆选择算法具有优良的全局搜索能力和搜索效率。     

一种免疫克隆选择检测器优化算法

提出一个免疫克隆选择检测器优化算法,通过对原检测器中个体的抗体克隆、变异和克隆选择操作,实现对检测器分布状况的优化.仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较好的稳定性,优化效果也令人满意.     

基于克隆选择调节算法的IIR数字滤波器设计

在克隆选择算法的基础上．结合独特型免疫网络理论中抗体间的自适应动态调节思想,提出一种新的免疫算法——克隆选择调节算法（CSAA）．并用于IIR数字滤波器的设计．该算法能更好地保持解的多样性及收敛速度快．有效地避免了早熟现象．对多个典型系统进行随机仿真并与其他方法进行比较研究,结果表明．该算法在多模态搜索空间中具有更好的全局收敛性和稳定性．是一种有效可行的IIR数字滤波器设计方法．     

一种新型的克隆选择算法*

针对克隆选择算法自适应能力较弱的缺陷,给出了一种基于危险理论的自适应克隆选择算法。设计了危险信号操作算子,该算子将种群浓度的变动作为环境因素,以抗体—抗原亲和力为依据计算各个抗体在该环境因素下的危险信号,最终通过危险信号自适应地引导免疫克隆、变异和选择等后续免疫应答。实验结果表明本文算法具有较好的自适应能力和多值搜索能力。     

一种改进的克隆选择优化算法

人工免疫系统是基于生物免疫系统特性而发展的新兴智能系统。论文利用免疫系统的克隆选择机制,提出一种用于函数优化的改进克隆选择算法。算法的主要特点是采用克隆和自适应变异等操作,提高收敛速度和种群的多样性。仿真程序表明,该算法能以较快速度完成给定范围的搜索和全局优化任务。     

快速收敛的克隆选择算法

针对克隆选择算法抗体群多样性有限和容易早熟等问题,提出了快速收敛的克隆选择算法.引入新型克隆算子,维持了抗体间促进与抑制的平衡;为了跳出局部最优,结合云模型的特征,给出了云自适应变异算子,与抗体重组算子合作,有效地增加了抗体的多样性,进而增强了算法的全局和局部搜索能力.对标准测试函数进行了仿真实验,并与其它算法进行了比较,比较结果表明,该算法寻优精度高、鲁棒性好、收敛速度快、时间复杂度不高.     

一种基于克隆选择的动态聚类算法

本文在克隆选择免疫算法和层次聚类的基础上,提出一种动态聚类算法。该算法无需先验知识,首先初始化与抗原相同规模的抗体,然后根据亲和力进行抗原识别、抗体抑制和合并,完成一轮聚类;再利用aiNET免疫网络模型动态确定聚类后的抗体的变异方向,实施强目的性变异,变异率反比例于进化代数动态调节,使变异后相似的抗体进一步合并,如此反复直到满足终止条件。仿真的实验结果表明,该算法比传统的聚类方法具有更好的聚类结果和更高的性能。     

基于克隆选择的粒子群优化算法

粒子群优化是一种简单有效的随机全局优化技术．将克隆选择引入拉子群优化算法，提出了一种基于克隆选择的拉子群优化算法．算法的主要特点是利用克隆和变异等操作，提高收敛速度和种群的多样性．仿真程序表明，该算法能以较快速度完成给定范围的搜索和全局优化任务．     

一种基于克隆选择的聚类算法

将克隆选择原理同典型的划分聚类方法结合起来,提出一种克隆选择聚类算法.该算法具有完成任意形状数据集聚类的能力,可以自动确定簇的数目并得到簇的描述信息,计算量小,参数设置容易,适用于具有实值连续属性的数据集.基于模拟数据集和基准数据集分别进行实验,结果表明该算法是有效的.     

基于信息素模因的免疫克隆选择函数优化

学习进化经验并用于指导进化对人工免疫算法这样的随机搜索类算法十分重要,Memetic算法在进化算子中引入局部搜索,算法的学习机制决定哪种局部搜索机制适合目标问题,然而,这类算法需要使用者事先提供问题相关的局部搜索策略,为了克服Memetic算法的这一缺点,针对函数优化问题提出了一种基于蚁群信息素的无指导的学习机制,并在此基础之上构造了基于信息素模因的克隆选择算法,算法无需提供候选的局部搜索策略(即模因),学习的内容是抗体的进化趋势,而并非要确定合适的局部搜索策略.实验结果表明,信息素模因学习机制借助信息素浓度的收敛学习到了关于目标函数的有用信息,有效提高了克隆选择算法的搜索效率.     

基于克隆选择算法的新型多目标派梯策略

把Pareto解集应用到电梯群控系统多目标权重值确定的研究中,采用随机权重法,一次生成多组不同权重值,并对各权重值下生成的派梯方案求取Pareto最优解,能够一次得到多组不同最优派梯方案,为研究人员决策提供了更多直观的数据;根据优缺点互补特性,将梯度下降算子加入克隆选择算法,加快其后期收敛速度,以随机层间均衡交通流为乘客流,将混合算法与克隆选择算法应用于电梯群控系统中寻找节能策略,混合算法一定程度上优于克隆选择算法。     

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.     

克隆选择算法的优化和品质因数

针对传统的克隆选择算法可能存在的早熟收敛现象和缺少交叉操作问题,提出一种高效的克隆退火优化算法.该算法结合了模拟退火算法与免疫系统的克隆选择机制,并保持全局搜索和局部搜索的平衡,可以有效提高算法的搜索效率,从而加快算法的收敛速度.同时,提出一种品质因数模型来分析该算法的动态性能,并运用Markov链理论对其收敛性进行分析.最后,将该算法应用到关联规则数据挖掘中,取得了较为理想的实验结果.     

基于克隆选择的移动Ad hoc网络簇化的优化方法

在权值簇化算法WCA的基础上,利用人工免疫系统中的克隆选择原理来提高移动Ad-hoc网络的簇化性能,从而实现用尽可能少的簇头来管理尽可能多的簇成员,以保证网络拓扑结构的相对稳定。仿真结果表明,利用克隆选择原理优化的方法在簇头的数量、更新次数等多方面均优于WCA算法。     

基于克隆选择原理的免疫算法

提出了一种基于克隆选择原理的人工免疫算法(AIA),该算法中引入了克隆选择、克隆删除、受体编辑、体细胞高频变异等思想,并将其应用到广义最小生成树(GMST)的求解当中,仿真结果证明提出的免疫算法能迅速收敛到全局最优解,显著提高了全局收敛可靠性和全局收敛速度。     

权重自适应clonal选择算法及其应用研究

在求解两个目标以上的多目标优化问题时,基于Pareto支配的多目标进化算法多数需要较长的求解时间.基于固定权重的聚合函数方法求解速度快,但要确定一个适合待求解问题的合理权重是十分困难的,为了解决这一问题,将clonal选择算法与权重自适应方法相结合,提出了一种适用于多目标优化问题的权重自适应clonal选择算法.并将权...     

网络入侵检测系统中动态克隆选择算法的优化

文章首先对入侵检测的定义一些基本概念和原理进行了较为详细的介绍,然后通过对动态克隆选择算法进行的研究和分析,发现该算法在生成未成熟检测器过程中存在不足,对其采用了r连续匹配位反向变异方法。经过验证分析证实了改进后的算法的确加大了成熟检测器集覆盖的检测空间。