基于免疫原理的優(yōu)化算法及應(yīng)用研究.pdf

1、作為一個(gè)復(fù)雜的生物系統(tǒng)，免疫系統(tǒng)具有強(qiáng)大的信息處理能力?；诿庖邫C(jī)理發(fā)展起來的人工免疫系統(tǒng)具有噪聲忍耐、自組織、自學(xué)習(xí)、記憶等優(yōu)良特性；它吸取了分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)。其獨(dú)特的信息處理方式，為求解復(fù)雜的優(yōu)化和控制問題提供了有益的參考。本文對(duì)基于免疫原理的優(yōu)化進(jìn)行了研究探討。主要研究內(nèi)容和成果如下： 1. 對(duì)人工免疫系統(tǒng)的生物學(xué)理論基礎(chǔ)、免疫優(yōu)化機(jī)理進(jìn)行了概述，綜述了國內(nèi)外在該領(lǐng)域的理論及工程應(yīng)用研究情況，并簡單介紹了常見的

2、免疫算法及其特點(diǎn)。 2. 借鑒B細(xì)胞的克隆選擇、免疫網(wǎng)絡(luò)及Baldwin 效應(yīng)等機(jī)制，提出了一種針對(duì)多模態(tài)函數(shù)優(yōu)化的免疫算法，通過與小生境遺傳算法及克隆選擇算法的實(shí)驗(yàn)比較，結(jié)果表明該算法優(yōu)化速度快，保持模式多樣性的能力強(qiáng)，具有較強(qiáng)的優(yōu)化能力。 3. 借鑒免疫反應(yīng)機(jī)理，提出一種動(dòng)態(tài)環(huán)境下的免疫算法。通過與幾種典型算法的比較，仿真結(jié)果表明該算法具有較強(qiáng)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化能力，跟蹤性能及其跟蹤變化的效率都較強(qiáng)，優(yōu)化性能較為穩(wěn)定。