克隆選擇算法的研究及其在地下工程風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中的應(yīng)用.pdf

1、本文以復(fù)雜不確定環(huán)境下地下工程施工的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)為研究對(duì)象，研究不同于傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)技術(shù)的智能方法，提高對(duì)不確定環(huán)境和未知危險(xiǎn)的適應(yīng)能力和辨別能力，增強(qiáng)辨識(shí)方法的有效性和實(shí)時(shí)性，滿足實(shí)際地下工程施工的需要。 生物免疫系統(tǒng)面臨的環(huán)境完全是不確定的、時(shí)變的，外界入侵物(抗原)的形式幾乎是無限的，而且何時(shí)、何物侵入生物體都是事先不得而知的。而免疫系統(tǒng)對(duì)已知和未知的抗原都能出色防御，被認(rèn)為是已知的最精妙復(fù)雜的身體抵御外部物質(zhì)的系統(tǒng)。本文借

2、鑒生物免疫系統(tǒng)抵御外來入侵的機(jī)理，通過人工免疫算法對(duì)地下工程進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)。 本文以人工免疫系統(tǒng)中的克隆選擇原理為理論基礎(chǔ)，首先嘗試用標(biāo)準(zhǔn)克隆選擇算法解決二分類模式識(shí)別問題。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和實(shí)際地下工程數(shù)據(jù)的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，標(biāo)準(zhǔn)克隆選擇算法在解決二分類問題上，算法本身存在以下幾點(diǎn)不足：(1)隨機(jī)產(chǎn)生的初代抗體群質(zhì)量不高，不利于得到理想的進(jìn)化結(jié)果；(2)算法對(duì)反向數(shù)據(jù)的識(shí)別精度比較低；(3)克隆增殖策略沒有很好地體現(xiàn)免疫系統(tǒng)中克隆增

3、殖機(jī)理，以至優(yōu)秀抗體沒有得到充分發(fā)展；(4)標(biāo)準(zhǔn)的克隆選擇算法為一種離線的、有監(jiān)督的免疫算法，不適用于解決復(fù)雜不確定環(huán)境下的地下工程風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)識(shí)別問題。 本文針對(duì)以上不足，提出了一種改進(jìn)的克隆選擇算法ICSA。ICSA算法相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)克隆選擇算法有如下重要改進(jìn)： (1)相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)克隆選擇算法的隨機(jī)產(chǎn)生初代抗體群的方法，ICSA算法利用負(fù)選擇算法產(chǎn)生初代抗體群，優(yōu)化了初代抗體群的質(zhì)量，有利于算法進(jìn)化出更優(yōu)秀的抗體； (2

4、)ICSA算法加入了對(duì)抗原性質(zhì)的評(píng)判環(huán)節(jié)，利用“Self”集對(duì)待識(shí)別抗原進(jìn)行再判定，有利于提高原算法對(duì)反向數(shù)據(jù)的識(shí)別精度； (3)模擬生物免疫系統(tǒng)中抗體增殖的動(dòng)態(tài)行為，引入克隆選擇動(dòng)力學(xué)模型，用以指導(dǎo)ICSA算法中的抗體增殖操作，使較好的抗體得到更多的機(jī)會(huì)參與變異操作； (4)ICSA算法針對(duì)盾構(gòu)地下工程風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)識(shí)別的要求，采用在線和增量式的學(xué)習(xí)方式，做到邊學(xué)習(xí)、邊識(shí)別、邊更新。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集與盾構(gòu)地下工程數(shù)據(jù)的仿真實(shí)驗(yàn)表