一种自适应免疫记忆多克隆进化算法

基于免疫系统的克隆选择机制,提出一种用于函数优化的改进免疫克隆算法.该算法针对单克隆选择算法容易陷入局部最优的弱点以及算法在迭代后期易出现停止不前的现象,采用浮点编码,增加了两超变异、启发式交叉和错位交叉三种算子;对不同的抗体群采用不同的进化方法;自适应调节变异和交叉系数及抗体的克隆数量.对三个典型复杂函数的测试结果表明,该算法有效地克服了早熟问题,提高了全局寻优能力,收敛速度快,性能稳定.     

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.     

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。     

基于免疫算法的聚类分析与实现

在介绍自然免疫系统功能和特性的基础上,阐述了人工免疫算法的基本原理．从提取生物免疫系统的隐喻机制,基于免疫网络理论和克隆选择原理,建立了一种人工免疫数据聚类分析算法．并详细论述了该算法在电梯交通时段自动划分中的具体应用,MATLAB仿真表明该算法可以有效减少聚类数据的冗余信息,对解决交通时段自动划分等数据聚类问题是可行的和有效的．     

混沌-克隆进化算法

将混沌优化机制和免疫克隆进化算法有机结合, 用混沌浮点数编码代替克隆选择算法的二进制编 码, 利用混沌随机序列产生初始种群, 保证初始种群的多样性。对高亲和度抗体采用混沌扰动策略, 对抗体根据其 亲和度大小加以不同的混沌扰动;混沌扰动系数随进化代数而变化, 进化前期加速搜索, 进化后期加速收敛。对低 亲和度抗体采用混沌再生策略, 保持种群多样性。对5 个复杂函数的优化试验结果表明, 该算法优于混沌优化算法 和克隆选择算法。     

多峰值函数优化问题的免疫遗传算法求解

生物免疫系统在遭受未知抗原攻击时,能通过基因的重组和变异,找到合适的抗体消灭抗原,并且能保持抗体的多样性。把生物免疫系统的这种特性加入到免疫遗传算法中能解决其迭代后期出现的退化现象。针对注射过疫苗的生物免疫系统能够很快识别抗原这一特性,对传统免疫遗传算法进行改进,提出一种改进的免疫遗传算法(IIGA),并用其求解经典的Benchmark多峰值函数,实验结果表明IIGA能够有效抑制免疫遗传算法的退化现象,并提高算法的收敛速度。     

用于解决多目标0/1背包问题的免疫系统Pareto强度算法

将人工免疫系统的机理与Pareto强度算法相结合,提出一种用于解决多目标0/1背包问题的免疫系统Pareto强度算法(ISSPA).ISSPA结合克隆选择操作和注射疫苗操作,并通过免疫特异性度量保持种群的良好多样性和算法的全局搜索能力.与其他多目标进化算法的对比实验证明,ISSPA搜索得到的Pareto解的支配能力和在空间分布的均匀性上较其他几种多目标进化算法有明显的优势.     

协同进化免疫记忆克隆算法

为提高免疫克隆算法的收敛性能,基于协调勘探和开采的思想,提出一种新型协同进化免疫记忆克隆算法.将整个进化种群分为免疫克隆种群和免疫记忆种群,将免疫克隆种群又分为2个子种群,在每个免疫克隆子种群内部采用协同竞争模式,动态更新种群规模,并采用适应度共享、动态变异机制和浓度调节机制的克隆扩增以增加种群多样性;在免疫记忆种群中采用混沌精细搜索以及精英交叉机制,提高免疫记忆种群的开采能力.利用基准测试函数进行仿真并与相关方法对比分析,所提出的算法收敛效果优越,能有效地提高全局收敛性能.     

城市水环境系统的免疫机制及其概念模型

从免疫系统概念和作用机制以及生态系统健康分析入手,提出了城市水环境系统免疫机制.结合城市水环境的机体构成分析,讨论了城市水环境系统与生物免疫系统之间的相似性.基于自然免疫系统的多层次性、多样性、独特性、协同性、动态性、分布性和克隆选择等机理,提出城市水环境系统的人工免疫网络配置模型,分析了免疫遗传算法、免疫规划算法和免疫否定选择算法等模型解析方法.该模型是包含物质、能量、科技、管理、信息等内容的水环境功能的网络模型,具有人工免疫网络的反馈、自我调节和监测功能,当城市水环境系统受到外界破坏时,激活并增强其内在免疫系统机制可保证整个水系统的健康可持续运行.     

求解非满载车辆调度问题的免疫遗传算法

非满载车辆调度问题是车辆调度问题中的一个基本问题,由于它是一个典型的NP难题,传统方法的求解结果往往不能令人满意.曾有研究将传统的遗传算法用于求解非满载车辆调度问题,但是由于遗传算法在遗传后期的波动现象,导致了迭代次数过大和准确率不高.该实验根据生物免疫系统的机理提出的免疫遗传算法,结合了遗传算法的进化操作和生物免疫中的浓度机制,通过抗体的期望繁殖率实现对抗体的促进和抑制,改善未成熟收敛.该算法是在传统遗传算法全局随机搜索的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了传统遗传算法的群体多样性,通过与遗传算法的比较,结果表明,该算法不仅收敛,而且具有更好的全局和局部搜索能力和收敛速度.     

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。     

免疫群体网络算法及其在电站风机故障诊断中的应用

为了快速、准确的识别电站风机的故障类型,基于克隆选择算法和免疫网络算法,提出一种免疫群体网络算法,该算法能对多个抗原群体同时进行局部和全局搜索,从而形成2层搜索机制,保证了算法的局部和全局搜索能力,有效克服了未成熟收敛现象,提高了群体的多样性,仿真结果表明,免疫群体网络算法能有效识别电站风机故障。     

下一代蜂窝网络中家庭基站导频功率的智能优化

为了解决下一代蜂窝网络家庭基站导频功率分配问题,给出了一个基于免疫记忆克隆算法的家庭基站导频功率优化方案。设计了家庭基站导频功率优化问题的数学模型,给出了免疫记忆克隆算法框架,并通过仿真实验对本文方案进行了验证。实验结果表明:本文方案基于网络拓扑结构和传播流量分布,能够有效地对家庭基站的导频功率和毫微微小区半径进行优化配置,具有较好的应用价值。     

A new artificial immune algorithm and its application for optimization problems

A new artificial immune algorithm （AIA） simulating the biological immune network system with selfadjustment function is proposed in this paper. AIA is based on the modified immune network model in which two methods of affinity measure evaluated are used, controlling the antibody diversity and the speed of convergence separately. The model proposed focuses on a systemic view of the immune system and takes into account cell-cell interactions denoted by antibody affinity. The antibody concentration defined in the immune network model is responsible directly for its activity in the immune system. The model introduces not only a term describing the network dynamics, but also proposes an independent term to simulate the dynamics of the antigen population. The antibodies＇ evolutionary processes are controlled in the algorithms by utilizing the basic properties of the immune network. Computational amount and effect is a pair of contradictions. In terms of this problem, the AIA regulating the parameters easily attains a compromise between them. At the same time, AIA can prevent premature convergence at the cost of a heavy computational amount （the iterative times）. Simulation illustrates that AIA is adapted to solve optimization problems, emphasizing muhimodal optimization.     

Clone Selection Algorithm with Niching Strategy for Computer Immune System

A clone selection algorithm for computer immune system is presented. Clone selection principles in biological immune system are applied to the domain of computer virus detection. Based on the negative selection algorithm proposed by Stephanie Forrest, combining mutation operator in genetic algorithms and niching strategy in biology is adopted, the number of detectors is decreased effectively and the ability on self-nonself discrimination is improved. Simulation experiment shows that the algorithm is simple, practical and is adapted to the discrimination for long files.     

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。     

A recognition method of vibration parameter image based on improved immune negative selection algorithm for rotating machinery

To overcome the limitations of traditional monitoring methods, based on vibration parameter image of rotating machinery, this paper presents an abnormality online monitoring method suitable for rotating machinery using the negative selection mechanism of biology immune system. This method uses techniques of biology clone and learning mechanism to improve the negative selection algorithm to generate detectors possessing different monitoring radius, covers the abnormality space effectively, and avoids such problems as the low efficiency of generating detectors, etc. The result of an example applying the presented monitoring method shows that this method can solve the difficulty of obtaining fault samples preferably and extract the turbine state character effectively, it also can detect abnormality by causing various fault of the turbine and obtain the degree of abnormality accurately. The exact monitoring precision of abnormality indicates that this method is feasible and has better on-line quality, accuracy and robustness.