用免疫遗传算法实现配送路线求解

合理的配送路线可以提高物流配送的效率。针对遗传算法局部搜索能力较差的缺点,提出将免疫算法与遗传算法相结合的遗传免疫算法来对物流配送路线进行优化。采用免疫检测与免疫选择对遗传算法进行改进,并阐述了免疫算法求解配送最优路径的步骤。实例证明,免疫算法能较好地解决遗传算法中出现的退化现象,而且使收敛速度显著提高,具有良好的局部与整体收敛性,是有效可行的。     

基于免疫遗传算法的自组织映射网络应用研究

研究了自组织映射网络的初始权值选取问题,提出了基于免疫遗传算法的自组织映射网络.利用免疫遗传算法选取网络的初始权值,优化网络模型的输入参数.应用该方法对员工缺席情况和鲍鱼年龄进行分类.实验结果表明,免疫遗传算法自组织映射网络的分类准确度及训练效率都高于遗传算法自组织映射网络.     

基于改进免疫遗传算法的网络优化设计

为了解决传统方法难以实现网络规划的组合优化问题, 采用改进免疫遗传算法对网络规划进行求解, 提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力。优化模型以网络架构费用最小为优化目标, 以同媒体施工、节点有限负载、网络辐射性连通为约束条件, 通过免疫规划进行网络结构的设计。进化实例表明, 改进免疫遗传算法与传统遗传算法相比, 具有较强的自适应能力和较好的效果。     

免疫遗传算法在结构损伤识别中的应用与改进

为了解决结构的多损伤识别问题,提出了基于免疫遗传算法和贝叶斯融合理论的二阶段识别方法.首先将结构的应变能和频率数据作为两种具有互补性质的信息源,通过采用贝叶斯融合理论来初步确定结构的损伤位置.然后通过免疫遗传算法来精确确定结构的损伤位置和程度.考虑到基本免疫遗传算法的搜索效率仍不太高,故提出了疫苗培养、以及双终止条件等改进策略.数值计算结果表明,论文提出的二阶段方法可以有效的识别出结构的损伤位置和程度,而所建议的改进免疫遗传算法明显优于基本免疫遗传算法和简单遗传算法.     

免疫遗传算法在配电网重构中的应用

配电网重构是配电网络优化的主要措施,其实质是一个多目标非线性混和优化问题.采用免疫遗传算法来研究重构问题的求解方法.免疫遗传算法在传统遗传算法的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略和记忆抗原的特点,大大提高了算法的全局搜索和局部搜索能力.实验表明,免疫遗传算法具有很好的全局收敛性,能有效解决配电网重构问题.     

免疫遗传算法在配电网重构中的应用

配电网具有闭环设计、开环运行的特点。本文提出免疫遗传算法的方法来解决配电网重构问题,以减小网损。配电网重构属于大规模、混合整型、非线性组合优化问题。免疫遗传算法在传统遗传算法的基础上,借鉴生物免疫机制中的抗体的多样性保持策略和记忆抗原的特点,大大提高了算法的全局搜索和局部搜索能力。该算法将遗传算法中的二进制编码改进为整、实数混合编码,提高了计算速度和精度,同时引入了疫苗接种概念,能有效抑制算法在进化过程中退化现象。实验表明,免疫遗传算法具有更好的全局收敛性,同时加快了计算速度。     

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.     

基于正交设计的免疫克隆遗传算法

针对遗传算法存在＂早熟＂及局部搜索能力弱等问题,提出一种基于正交设计的免疫克隆遗传算法,将正交实验设计原理、免疫克隆理论以及标准遗传算法有效结合起来,增强算法的收敛速度和搜索精度。对算法进行了验证,表明该算法求解精度高出几个数量级,寻找到全局最优解的次数明显增加。     

天线辅助设计IGA方法

为了高效设计高性能的天线,将免疫遗传算法引入天线辅助设计领域.在传统遗传算法的基础上增加抗原识别、记忆功能和浓度调节,同时引入一种新型的混合编码技术简化天线结构描述及交叉、变异等遗传操作,实现天线结构的快速优化设计.仿真结果表明,相比传统遗传算法,在天线结构设计中应用免疫遗传算法,迭代次数明显减少,收敛速度提高50%～60%,算法执行效率显著提高,在频率为8.47GHz时设计所得天线的最大平均增益和最小平均增益分别提高119.91%和258.89%,性能优异.免疫遗传算法克服了遗传算法由于交叉搜索而在局部搜索解空间时效率较差的缺点,有效地避免了未成熟收敛的问题,收敛稳定且速度明显加快,体现了免疫遗传算法在天线辅助设计中的优异性和高效性.     

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。     

关于生物免疫遗传算法收敛性的一般讨论研究

针对免疫遗传算法收敛性质的研究非常缺乏,提出了利用随机过程理论和引入遗传吸收率、散射率
参数进行分析的方法.通过数学建模证明了免疫遗传算法所形成的种群序列的强马尔可夫性, 利用遗传吸
收率和散射率的计算，证明了在时间趋于无穷的情况下，该免疫遗传算法的概率弱收敛性.采用遗传吸收
率、散射率和小生境技术对于防治早熟概率的详细计算和对混沌算子的分析，得到了该免疫遗传算法实际
收敛效果的量化表示.研究结果表明, 该方法能简化分析计算过程，对于算法效果的改善、算法运行时的
参数选择具有较好的指向作用.     

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。     

基于免疫遗传算法的设备布局问题研究

针对免疫遗传算法中存在的问题,提出了一种改进免疫遗传算法。改进算法的主要特点是简化了种群个体的选择机制,采用了新的亲和力组合计算的方法。通过单行与多行机器布局的实验验证了新算法,得到了满意的效果。同时,纠正了相关文献中设备可用空间计算中的错误,简化了机器净间距序列调整方法。     

改进免疫克隆选择算法在VRP中的应用

针对在求解车辆路径问题(VRP)中免疫克隆选择算法收敛速度慢,遗传算法易陷入局部最优解的缺点,对抗体亲和力求解方法做了改进.提出了基于亲和力排序的抗体相似性矩阵的概念,并将其应用于抗体抑制策略,进而设计出改进免疫克隆选择算法.仿真结果表明该算法比遗传算法求的解的质量更高,收敛速度比免疫克隆选择算法快.     

一种改进免疫遗传算法及在异常检测中的应用

该文针对免疫遗传算法的不足,在分析其特性的基础上,引入了隔离小生境技术,改进交叉算子和变异算子,提出一种改进算法。在基于模糊关联规则挖掘的异常检测中采用本算法优化后的隶属函数,能够扩大正常关联规则集之间的相似度,缩小正常与异常关联规则集之间的相似度,提高异常检测的性能。通过以网络流量为数据的异常检测实验仿真对算法进行了验证。实验结果说明了该算法的可行性和有效性。     

一种基于免疫遗传的TSP求解方法

为了更有效的求解旅行商问题(TSP),利用遗传算法与免疫算法各自的特点以及二者的共性提出了一种新的优化方法——免疫遗传算法,在本算法中采用抗体浓度调节机制并引入能量函数来求解TSP问题。给出了求解TSP问题的抗体、抗原、抗体浓度以及能量函数的数学表示,描述了该算法求解TSP的具体实现过程。仿真实验结果表明该方法在解决同类问题时比传统人工神经网络、遗传算法以及单一免疫算法取得了更短路径和更快的收敛。     

免疫遗传PID汽车纯机械转向系统参数优化

以免疫反馈机理和遗传PID算法为基础,提出了一种免疫遗传PID算法.该算法的核心是将免疫反馈机理和遗传算法结合,并以ITAE性能准则为目标函数;将该算法用于汽车纯机械转向系统PID参数优化的过程中,并用Matlab仿真实验.仿真结果表明:基于免疫反馈机理和遗传算法的PID参数优化可以有效地提高汽车转向柱转角跟随转向盘转角的速度,缩短滞后时间,且使汽车机械转向系统具有较好的稳定性,其结果可为汽车电动助力转向系统的参数优化提供理论依据.