一种免疫克隆选择检测器优化算法
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…
选 取 实 值 函 数 厂 ．为 优 化 目标 函 数 。 优 化 抗 体 （） 待
（ 测 器） 合 记 为 ： ｝， （ ｂ ， ， ， １２ 检 集 ｛ Ｂ ６ … ｂ ）ｉ ， ， ＝ ｍ， ｂ 为 ｎ维抗 体 向量 ， 这里 选 择 式 （ ） 为优 化 １作
，
目标 函 数 ． 为 ： 记
空 间 内 均 匀 分 布 ． 须 引 入 一 个 指 标 来 度 量 抗 体 分 布 必
、 ｆ 薹
ｉ ｎ
’ ｉ ｎ
’ ’ ｉ ｎ
… 磊 １
／
（ ４）
现
， 为产生 的抗体数 量 。ｒ为优 化空 间半径 ， 值 ｖ ０ ０ 其
为 ： ｒ ｍａ ｛ （０ ｆ ｉ １ ２ … 。 ＝ ｅ ｘｄ ｇ 。 ） ＝ ， ， ｉ Ｂ ） ｎ （） ５
代 计
的均匀程度 ． 并将 其作为衡 量优 化 效果 的度量 这 一
度 量 可 以 用 来 引 导 抗 体 的优 化 操 作 评 价 的 指 标 可 以 通 过 检 测 器 在 空 间 分 布 的均 匀 程 度 来 反 映 ． 通 过 检 即 测 器与检测器 之 间的重叠量 间接来 反映［ ４ １
ｆ
免疫优化算 法改善 系统检 测器 分布 状况 的不 足 ． 使其
尽 可 能 趋 于 均 匀 分 布 的 问 题 ： 行 了几 种 不 同 算 法 的 进
Ｂｅ （０＝ ａ ｄ ｍ （０ ， ， ＝ ｇ ） ｒｎ ｏ ｇ ， Ｎｏ Ａ ｎ ｒ
（ ３）
对比． 以及 ｉ Ｓ Ａ Ｃ Ｏ Ｄ算法 在不 同控 制参数 下 的对 比仿
真 研 究 ． 得 了令 人 较 为 满 意 的 效 果 获
并将 其值赋 给初始 记忆矩 阵 Ｍ 。这里 ， 种子抗 为 体 集 合 Ｂ 的 中心 点 ， 当 作 抗 原 向 量 ． ： 被 即
ｇ
１ 检 测 器 分 布 均 匀 程 度 评 价 及 优 化 策 略
对检 测 器进 行优 化 的 目的是 使 检测 器在 其 检 测
Ｂ ；｛ Ｉ： （ ＝ ‘ ａｉ ｔ（ ’：’ Ｊ ） ‘ 曰∈ ｆ ＢＩ ｓｒ ｎ ｆ曰 ） ∈ ） ｆ 曰 （） ２
不够理想 一方 面 ． 内部有 许 多相互 重叠 的冗余 检 其
测 器 ： 一 方 面 ． 测 空 间 内部 存 在 许 多 “ 洞 ” 给 精 另 检 空 ． 确描述 和定位这 些特殊 数据模 式空 间增加 了困难 。 使 用 免 疫 算 法 对 其 优 化 的 途 径 主 要 有 ３种 ． 种 较 为 简 一 单 的 方 法 是 反 复 地 对 选 出 的 待 优 化 个 体 进 行 移 位 对 应 的 算 法 称 为 免 疫 移 位 优 化 算 法 （ＭＯ Ｄ）第 二 种 是 Ｉ Ａ ；
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 ， 算法 具 有较 快的 收 该
敛 速度 和较好 的稳 定性 ． 化 效果也 令人 满意 。 优
关键 词 ：免 疫算 法；克隆 选择 ；优化
０ 引 言
人 工 免疫 算法 是 一种 借鉴 生 物免 疫 机制 的智 能
抗 体 克隆 ：为 保证 抗 体多 样性 ．引入 克 隆算 子
．
使 用 随 机 克 隆 方 式 。 即 在 优 化 空 间 内 随 机 产 生 一
使用 免疫 算法 与遗 传 算法 相结 合 的检 测 器优 化算 法 （Ｇ Ａ ： Ｉ Ｏ Ｄ）第三种 是使用 免疫 克 隆选择 检测器 优化 算
法 （Ｃ Ｏ Ｉ Ｓ ＡＤ） 本 文 着 重 研 究 了 使 用 基 于 克 隆 选 择 的
定 数 量 的 检 测 器 ， 形 成 初 始 检 测 器 集 合 。 记 为 ＝ ｒｎ ｏ ｎ ｍ）ｎ为 抗 体 维 数 ， ａｄ ｍ（ ， ， １ 抗 体 数 量 。 初 始 抗 ７ ３为 体 集合 ． 为 ： 记
一
１
＝ 坚当
， ）∑ ∑ （＝ 曰
ｉ ，…。 ； ｌ， ＝２ Ｊ ｊ ， １， ， ＝２ ｌ …。
（） １
抗体 之 间重 叠度 越 高 ， ＿ 曰） 则 厂 的值 越 大 ； 之 ， （ 反 抗 体分 布越均 匀 ， 厂曰） 则ｌ 的值越 小 。克 隆变异后 的抗 （ 体 集 合记 为 ： ’｛ ． （ ，’， ，’）ｉ ｌ２ … ， Ｂ＝曰’ ’ ｂ … ｂ ， ， ， ｝ ＝ ＝ ｍ Ｂ 为最优抗 体集 合 ． 记为 ：
算 法 在 数 据 模 式 学 习 与 识 别 方 面 。 于 反 向 选 择 机 基 理 的 免 疫 进 化 学 习 算 法 对 各 种 数 据 模 式 具 有 明 显 的 聚 类 效 果 ． 以 用 来 学 习 和 记 忆 输 入 的 正 常 或 异 常 数 可 据 模 式 ． 而 生 成 检 测 器 集 △ 【１ 但 其 明 显 的 不 足 之 从 。 ３ 处 是 ： 类 所 获 得 的 模 式 空 间 边 界 不 够 清 晰 ， 个 检 聚 整 测 器 空 间 及 特 殊 模 式 空 间 内 部 检 测 器 数 量 和 分 布 都
收 稿 日期 ：０ ７ ０ —２ ２０ — ９ ０ 修 稿 日期 ：０ ７ ２ ０ ２ ０ —１ — ５
算
机
＾
克 隆和变异 操 作 ： 过计 算 眠 中各抗 体与 其 总 通
他 抗 体 的重 叠 程 度 ， 中 选 出 重 叠 最 严 重 （ 最 优 从 与
维普资讯
一
种免疫克隆选择检测器优化算法
陈 强１ ． 李 湘 萍
（． 西 理 工 大 学 机 电 学 院 ， 州 ３ ０ ０；２ 江 西 理 工 大 学 继 教 学 院 ， 州 ３ ０ ０ １江 赣 ４１择 擒 测器优 化算 法 ， 提 通过 对原检 测 器 中个体 的抗 体克 隆 、 变异 和
选 取 实 值 函 数 厂 ．为 优 化 目标 函 数 。 优 化 抗 体 （） 待
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１ 检 测 器 分 布 均 匀 程 度 评 价 及 优 化 策 略
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关键 词 ：免 疫算 法；克隆 选择 ；优化
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人 工 免疫 算法 是 一种 借鉴 生 物免 疫 机制 的智 能
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使 用 随 机 克 隆 方 式 。 即 在 优 化 空 间 内 随 机 产 生 一
使用 免疫 算法 与遗 传 算法 相结 合 的检 测 器优 化算 法 （Ｇ Ａ ： Ｉ Ｏ Ｄ）第三种 是使用 免疫 克 隆选择 检测器 优化 算
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定 数 量 的 检 测 器 ， 形 成 初 始 检 测 器 集 合 。 记 为 ＝ ｒｎ ｏ ｎ ｍ）ｎ为 抗 体 维 数 ， ａｄ ｍ（ ， ， １ 抗 体 数 量 。 初 始 抗 ７ ３为 体 集合 ． 为 ： 记
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抗体 之 间重 叠度 越 高 ， ＿ 曰） 则 厂 的值 越 大 ； 之 ， （ 反 抗 体分 布越均 匀 ， 厂曰） 则ｌ 的值越 小 。克 隆变异后 的抗 （ 体 集 合记 为 ： ’｛ ． （ ，’， ，’）ｉ ｌ２ … ， Ｂ＝曰’ ’ ｂ … ｂ ， ， ， ｝ ＝ ＝ ｍ Ｂ 为最优抗 体集 合 ． 记为 ：
算 法 在 数 据 模 式 学 习 与 识 别 方 面 。 于 反 向 选 择 机 基 理 的 免 疫 进 化 学 习 算 法 对 各 种 数 据 模 式 具 有 明 显 的 聚 类 效 果 ． 以 用 来 学 习 和 记 忆 输 入 的 正 常 或 异 常 数 可 据 模 式 ． 而 生 成 检 测 器 集 △ 【１ 但 其 明 显 的 不 足 之 从 。 ３ 处 是 ： 类 所 获 得 的 模 式 空 间 边 界 不 够 清 晰 ， 个 检 聚 整 测 器 空 间 及 特 殊 模 式 空 间 内 部 检 测 器 数 量 和 分 布 都
收 稿 日期 ：０ ７ ０ —２ ２０ — ９ ０ 修 稿 日期 ：０ ７ ２ ０ ２ ０ —１ — ５
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克 隆和变异 操 作 ： 过计 算 眠 中各抗 体与 其 总 通
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陈 强１ ． 李 湘 萍
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