一种新的混沌免疫遗传算法

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遗传算法的发展历程

遗传算法的发展历程

遗传算法的发展历程遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近年来迅速发展起来的一种全新的随机搜索与优化算法,其基本思想是基于Darw in的进化论和Mendel的遗传学说。

该算法由密执安大学教授Holland及其学生于1975年创建。

此后,遗传算法的研究引起了国内外学者的关注。

遗传算法(Genetic Algorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。

其主要特点是直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定;具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法,能自动获取和指导优化的搜索空间,自适应地调整搜索方向,不需要确定的规则。

遗传算法的这些性质,已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。

它是现代有关智能计算中的关键技术。

遗传算法的基本运算过程如下:a)初始化:设置进化代数计数器t=0,设置最大进化代数T,随机生成M个个体作为初始群体P(0)。

b)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。

c)选择运算:将选择算子作用于群体。

选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。

选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。

d)交叉运算;将交叉算子作用于群体。

所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。

遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。

e)变异运算:将变异算子作用于群体。

即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。

群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t 1)。

f)终止条件判断:若tT,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出,终止计算。

1967年,Holland的学生J.D.Bagley在博士论文中首次提出“遗传算法(Genetic Algorithms)”一词。

此后,Holland指导学生完成了多篇有关遗传算法研究的论文。

混沌遗传算法及其应用

混沌遗传算法及其应用

混沌遗传算法及其应用第一章节混沌遗传算法及其应用混沌遗传算法(Chaos Genetic Algorithm,CGA)是一种混合优化算法,它结合了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和混沌理论,采用混沌迭代技术作为遗传算法的搜索过程,从而构建出一种新的全局优化技术。

CGA通过利用混沌的性质,使得遗传算法能够更好地探索搜索空间,从而改进遗传算法的优化能力。

因此,CGA已经广泛应用于优化问题的求解中,取得了良好的效果。

混沌遗传算法的基本原理是将混沌迭代技术和遗传算法相结合,以混沌迭代技术作为遗传算法的搜索过程,把混沌序列用作遗传运算的种群变异率,从而改变遗传算法的搜索属性。

混沌迭代技术用来控制种群变异率,使得搜索过程更加全局化、更加稳定。

因此,可以更好地搜索最优解,较快地收敛,并且抗局部最优解的能力也得到提高。

混沌遗传算法的应用十分广泛,常被用于求解优化问题。

在工程领域,CGA可以用于结构优化、项目调度、网络优化等;在控制领域,可以用于模式识别、模糊控制、鲁棒控制等;在信息处理领域,可以用于图像处理、语音处理、文本处理等。

此外,CGA还可以应用于生物信息学、金融工程、金融分析等领域。

为了更好地利用混沌遗传算法,在应用过程中,可以通过设置正确的参数来提高算法的性能。

首先,可以根据优化问题的特性确定种群规模。

其次,可以根据问题的特性确定个体的变异率,以及个体之间的交叉率。

最后,可以根据问题的特性确定混沌迭代技术的参数,以便更好地搜索全局最优解。

总之,混沌遗传算法是一种新型的全局优化技术,可以有效地求解优化问题。

CGA利用混沌迭代技术和遗传算法相结合,使得搜索过程更加全局化、更加稳定,从而更好地搜索最优解,较快地收敛,并且抗局部最优解的能力也得到提高。

在应用过程中,可以通过设置正确的参数,来提高算法的性能。

因此,CGA已经广泛应用于优化问题的求解中,取得了良好的效果。

免疫算法介绍PPT课件

免疫算法介绍PPT课件
离散和连续的优化问题。
应用领域
免疫算法在多个领域得到广泛应用,如组 合优化、机器学习、数据挖掘、电力系统、 生产调度等。
研究现状
目前,免疫算法的研究已经取得了一定的 成果,但仍存在一些挑战和问题,如算法 的收敛速度和稳定性等。
研究展望
理论完善
未来研究将进一步完善免疫 算法的理论基础,包括免疫 系统的数学模型、算法的收 敛性和稳定性分析等。
缺点分析
计算量大
参数设置复杂
免疫算法需要进行大量的迭代和计算,尤 其在处理大规模优化问题时,计算量会变 得非常大,导致算法的运行时间较长。
免疫算法涉及的参数较多,参数设置对算 法的性能影响较大,如果参数设置不当, 可能导致算法的性能下降甚至无法收敛。
对初始解敏感
适用性问题
免疫算法对初始解有较强的依赖性,如果 初始解的质量较差,可能会导致算法陷入 局部最优解或无法收敛。
新方法探索
跨领域应用
针对免疫算法的改进和变种, 未来研究将探索新的免疫算 法,如基于免疫遗传算法、 免疫粒子群算法等。
随着大数据、人工智能等技 术的快速发展,免疫算法有 望在更多领域得到应用,如 医疗诊断、金融风控等。
与其他算法融合
未来研究将探索免疫算法与 其他优化算法的融合,如混 合算法、协同进化等,以提 高算法的性能和适应性。
控制系统
优化控制系统的参数,提高系 统的性能和稳定性。
02
免疫算法的基本原理
生物免疫系统概述
生物免疫系统是生物体内一套复杂的防御机制,用于识别和清除外来物质,维持内 环境稳定。
免疫系统由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成,具有高度的组织结构和功能分化。
免疫应答是免疫系统对外来抗原的识别、记忆和清除过程,分为非特异性免疫和特 异性免疫两类。

混沌优化算法及其在组合优化问题中的应用

混沌优化算法及其在组合优化问题中的应用

混沌优化算法及其在组合优化问题中的应用混沌优化算法是一种基于复杂非线性系统的自适应优化方法,它使用混沌动力学来模拟复杂系统的行为,以解决复杂优化问题。

混沌优化算法具有自我组织、分布式、可扩展和高效性等特点,在复杂优化问题中得到广泛应用。

混沌优化算法是根据混沌理论的原理开发出的一种新型的进化计算算法,它将混沌理论中的多种元素如混沌映射、混沌动力学、时变环境、信息传输等应用于优化问题的求解中。

它具有自适应性强、非线性、分布式、可扩展など特点,能够同时处理多个变量和多个约束。

混沌优化算法在组合优化问题中得到了广泛应用,其优势在于它可以找到给定问题的最优解,而不受约束条件的影响。

组合优化是一种复杂的优化问题,因为它涉及到许多变量的搜索,其中一些变量之间存在着相互关系,因此需要有一种特殊的优化方法来处理这种情况。

混沌优化算法正是针对这种非线性、非凸、非可微、非稳定的组合优化问题而设计的。

混沌优化算法是一种自适应优化技术,它能够在给定的变量空间中快速搜索出最优解。

它主要利用混沌系统动力学的结构特性,建立一种模拟现实环境的模型,然后将该模型用于优化问题的求解。

在混沌优化算法的运行过程中,通过迭代计算,不断改变变量的值,最终找到最优解。

混沌优化算法能够有效处理多变量、非凸的优化问题,而且具有自适应特性、可扩展性、可并行性等优点,因此在组合优化问题中得到了广泛应用。

例如,它可以用于求解资源分配、交通流量模拟、工程优化等组合优化问题。

混沌优化算法作为一种新兴的优化算法,是一种有效的复杂优化算法,可以用于处理复杂的组合优化问题,具有自适应性、可并行性、可扩展性等特点,因此被广泛应用于工程优化、资源分配、交通流量模拟等复杂的组合优化问题。

自适应策略的混沌局部搜索遗传算法

自适应策略的混沌局部搜索遗传算法
总第 2 7 4 期
21 0 0年第 5 期
计算机 与数 字工程
C mp tr& D g a n ier g o ue ii l g ei t E n n
Vo . 8 No 5 13 .
19
自适 应 策 略 的混 沌 局 部 搜 索遗 传 算 法
谭 跃 D 谭 冠政 D 胡赛 纯 黄 卫 丽 ’
2 自适 应 策 略 的混 沌局 部 搜 索遗 传 算法 ( C S A) A LG
2 1 混 沌 系统 .
( p rme t fP y isa d Tee o En i e r g,H u a t n v r iy ,Yia g 4 3 0 ) De a t n h sc n lc m g n e i o n n n Ci U i e ste y y n 1 0 0
Ab ta t Ch o i lc l e rh g n t lo i m t d p iesr tg ( s rc a t o a a c e ei ag rt wi a a t tae y ACL GA )i po o e ,i iht eb s n i c s c h h v S s r p s d nwhc h e tid—
Ta e n Yu ' Ta a z e g n Gu n h n Hu S ih n ac u 。 Hu n a g Li
( c o lo n om ainS in ea d En ie rn S h o fI f r t ce c n gn eig,Ce ta o t ie st” ,Ch n s a 4 0 8 ) o n r l u h Unv r i S y a g h 1 0 3
优化算 法相 比, 遗传算 法具有 适用 范 围广 、 有 隐含 具

一种新的混沌蚁群算法及其在QoS组播路由优化问题中的应用

一种新的混沌蚁群算法及其在QoS组播路由优化问题中的应用

to l o i m o d n mial ee tp r me es o h n oo y ag rt m n mp o e lba e r h n n o - in ag rt h t y a c ly s l c a a tr ft e a tc ln lo h a d i r v s go ls a c i g a d c n i v r e c blte .S mu ain r s l h w ha h s c a tc a tc ln p i z to lo ih p ro ms b t rt a e g n e a i is i lto e u t s o t tt i h oi n oo y o tmiain ag rt m e fr et h n i s e
种 新 的混沌 蚁群算 法 及 其在 Q S组播 路 由优 化 问题 中的应 用 o


笋, 陈增 强
( 开 大 学 信 息技 术科 学 学 院 , 津 30 7 ) 南 天 00 1

要: 基于 Q S的组播路 由问题是通过发现具有某种相关性 能约束 的最佳组播树 , 更好地利用 网络 资源以支持 o 来
r q ie n s b e r h n o h p i lmu i a tte t o e o ma e c n tan s e u rme t y s a c i g frt e o tma h c s r ewi s me p r r nc o sri t .Th sp o lm ,wh c s h f i r b e ih i
tegn t l rh n n cl yo t i t nmet n dhr r o i o u i s ruigpolm wt h eei a oi m adat o n pi z i ni e eef l n aQ Sm hc t o t rbe i c g t o m ao o o sv g a n h

新型混沌遗传算法在多约束QoS路由的应用

新型混沌遗传算法在多约束QoS路由的应用

( e a c eh o g nS uhA r utrl cie KyL bo e Tcnl yO ot gi l a hnr E u m n frMiur dct n ot hn gi l rlU iri , ft y o c u Ma y& qi eto n t o uai ,Suh C iaA r ut a nv sy p y fE o c u e t
其 中 :√=12 … , ; 、 、i分别是链 路( ,) 的带宽 、 i ,, n d J, j i 上 延 时及延 时抖动 , 带宽为 凹性 度量 , 延时 、 延时抖动 、 跳数 为加性 度量 , 费用 C s( ) otp 为路径 P的跳数 。 定 义 2 设 m 为 最小带宽 需求 , … 为允许 最大端 到端 , D 延时, L 为允许最大端 到端延 时抖 动 , 则满足 以下约束条件 的 路径 P称为 Q S路由的一个可行解 : o
传算法的种群保 持多样性 , 改善早熟问题 。
通信 的一个关键 领域 。Q S路 由网络满 足用 户对带 宽 、 时 、 o 延 延 时抖动 等参 数的要 求 , 这种 由两 个或 多个 加法性 或乘 法性 Q S参数任意组合的路 由尺度问题属于 N o P完全问题 。
1 Q S路 由网络模型 o
hg t it.n a o et l・os a e o ot gpolm eet e n fc n y i s bly adcns v emu i nt i dQ Sr i rbe f i l ade i t . h a i l h tc r n un fcv y i e l K yw rs hoi pt l t n gnt lo t m l-os a e o uig sq ec oe e od :cat a s e i ; eecagrh c h e co i i m; utcnt i dQ Sr t ; eu necd i rn o n

优化的变尺度混沌遗传算法

优化的变尺度混沌遗传算法

ce to h du t n ft eo t zto a a traerd cdc n iu l ,whc a st e e ain e ou in t h e t in ft ea j sme to h p i a in p rmee r e u e o tn al mi y ih l d Og n r t v lt Ot en x e o o
rt ms i h .Th h r c e ft i e me h d i t a h c a im ft eGA o h n e u h e r h s a ea d t e c e f ec a a t ro h sn w t o h tt eme h n s o h s i n t a g d b tt es a c p c n h o fi s c —
( o ue ce c C mp t rS in e& Teh oo yC l g ,Habn Unv ri fS in ea dTeh oo y c n lg l e o e r i iest o ce c ) y r i 5 0 0
z in ato
Cl s mb r TP3 ] 6 a s Nu e O .
1 引言
近年来 , 拟生物 进化 的遗传 算法 ( e ei A1 模 G nt 一 c gr h c 由于 其具 有 简单 、 目标 函数要 求 不 高 oi m)¨, t 对 等特性 而广泛 应 用 于许 多领 域 , 其 往 往缺 乏 产 生 但


混沌 优 化 算 法 和 遗 传 算 法 的 结 合 产 生 了变 尺 度 混 沌 遗传 算 法 ( C A) MS G 。该 算 法 在 不 改 变 GA 搜 索 机 制 的 同
时 , 据 搜 索 进 程 , 断 缩 小 优 化 变 量 的搜 索 空 间及 调 节 系数 , 导 种 群 进 行 新 一 轮 进 化 , 而 产 生 更优 的 最 优个 体 , 善 了 根 不 引 从 改

一种自适应混沌局部搜索策略的遗传算法

一种自适应混沌局部搜索策略的遗传算法
2 0次 的 结果
函数 算法
R 姒
I『AN IJAN CH N T A — UN A pi 4Y G L-I G E I N L . p l - ct n o h o n G n t g rh l理论 ai f a si e ei Aloi ms J o C c t 上述 函数 中 , 为单 峰独 立 函数 , 为多 峰 f f 2 物理通讯( 英文版) 0 2 3 (: 8 1 2 , 0, 8 )6—7. 2 21 独立函数 ,个函数的全局最 小值都 为 0 2 。 【 5 】田小梅 , 龚静.实数编码 遗传算 法的评 述叨 . 下面 , A L G 对 C S A和 R A进行 比较 。 G 实验 湖 南环 境 生物职 业技 术 学 院学报 , 0 5 1 ) 20, (: 11 环境 为 M t b中 , aa l 种群规模 N 5 , P= 0 种群 最大 25-31 .
n k函数
l —I z =i
Mah mai a d o uain 2 0 , 6( : te t s n C mp tt , 0 81 1 c o 9 )
2 自 . 适应策略 2 遗传算法在初始进化阶段具有较好 的多样 性, 而到了后 期个体 之间的多样性不断减少 , 进 化 过程缓 慢或停滞。为了充分发挥遗传算法 自 身的特点 , 混沌局部搜索 并不是在一开始就执 行 ,而要等 到遗传算法进化 到一定 的程度才执 行 。进化程度 的度量标准 引入 文献…中的一种 自 适应策略 , 这种 自 适应策略定义为 :
作者简介 : 谭 ̄( 7 , 湖南安化人 , 1 男, 9 讲 师, 研究方向: 主要 进化 计算。
ACL G A 0 l 3 S 51 R m 0O 3 47
正 Байду номын сангаас

免疫遗传优化支持向量机回归在混沌时间序列预测上的应用

免疫遗传优化支持向量机回归在混沌时间序列预测上的应用

归方法参数进行优化 。免疫遗传算法有效地克服 了未成熟收敛现象,获得相关参数最优值。对混沌时间序列预 测 的实际算例 表明,与支持 向量机方法相 比,本文所提 的免疫遗传优化支持 向量机回归方法具有更 高的预测精度 。 [ 关键词] 免疫遗传优化支持 向量机;混沌 时间序列预测 ;支持 向量机;免疫遗传算法
21 S M 的 回归 估 计 原 理 . V
对于训练样本集 x Y ,
, X ∈R 为输入矢量 , Y∈R
大,回归估计精度低 , 支持矢量数量少 ,会导致过于平滑的
估计 。只有正确选择 参数 ,才可 以使 S M 回归估计得到很 V
为相 应的输 出值 ,Ⅳ 为训练样本个数 。S M 先用非线性 映 V
式中W f x 为m维矢量; 为阀 √ X + ) 、 () b 值; ()6表
示 点积 。 、 根据统计学习理论 ,S M 通 过极小化 目标 函数来确定 V 回归函数式 ( ) 1

m W  ̄l +>Y ( (). i , l lc i )b nb 1 w . i l
)){一 , )V'/, ) l 3 一 cI( ;一""( x一> ’ =y )lx ) ‘ 6 I 6 一y '一 Y
() 4 IJ 来自0Y , I 、 匿 一 £ b

相应的回归函数式 ( )可表示为 : 1
, x) ( ( = 一4) x , + ( x) 6
已成为混沌信 号处理研究领域一个非常重要 的研究方 向。
本文基于混沌 动力系统 的相 空间重构理 论和支持 向量
根据 s M 回归函数的性质,a 0 i 1, Ⅳ , v i a , t2 V ,…,}
且只有 少数 a、a 不为零。 i i 22 相关参数 . 参数 C e 、 和核 函数参数的选择 ,对 于 S M 回归估计 V 的精度 影响很大 。 中参数 C 其 决定模型的复杂度和对大于 e 的拟合偏差 的惩 罚程度 。C 值过大或过小都会使系统 的泛化 能力变 差, 数 e 明了系统对估计函数 在样 本数据上误差 参 表 的期望 , 其值影 响了构造 回归函数的支持 矢量数 目。e 值过

一种函数优化问题的混沌遗传算法

一种函数优化问题的混沌遗传算法
xU o q n , UN Ya - u S y2 , HAO h l Ya —i
( . ai C us D pr etH ri U i rt o oml1 ,ab 50 6 C i ; . u m t o eeo a. 1 Bs ore ea m n, abn n e i f ,l' 2 H ri 107 ,hn 2 A t acC lg f r c t v sy C l e e l n a o i l H
维持群体多样性 。

遗传算法是近年来 发展起来的一种新型优化
算法 , 是基于 自然选择和遗传学机理的迭代 自适应
概率性 搜 索方 法 。它 是 由美 国 Mcin大 学 的 ig ha JH ln 教授于 17 年首 先提 出的 , . oad l 95 其主要特 点 是群体搜索策略和群体 中个体之间的信息交换 , 搜
中图分类号 :P 8 T 1
文献标识码 : A
文章编 号 :0 4 82 20 )3 2 1 3 10 —14 (0 2 0 —06 —0
A il fc a tc g n tc a g rt m o un to o tmi i n k l o h o i e e i lo ih f r f ci n p i z o d at
混沌在信息处理中扮演着越来越重要的角色 , 方面是由于混沌有着丰富的工程内涵 ; 另一方面
索不依赖于梯度信息 , 它尤其适用于处理传统搜索
方法难以解决的复杂和非线性 问题 。它通过模拟 生物进化的途径在问题的解域 中定向搜索最优解 ,
收 稿 日期 :02— 3—0 . 20 0 5
是受到 F a 等学者对 人脑和动物大脑 中动态 x n  ̄m
征 和趋 势 。

基于变尺度混沌优化策略的混合遗传算法及在神经网络中的应用

基于变尺度混沌优化策略的混合遗传算法及在神经网络中的应用

关键 词 :遗传 算 法 ; 经 网络 ;变尺度 混沌 算法 神
中图分类 号 : 8 ;T 9 TP 1 3 E 1 文献标 识码 : A
Ap i a i n o y r d g ne i l o ih a e n m u a i e s a e plc to f h b i e tc a g r t m b s d o t tv c l c a s o i i a i n s r t g n n u a e wo ks h o ptm z to t a e y i e r ln t r
本 文 将 变 尺 度 混 沌 优 化 方 法 与 遗传 算 法 相 融
合 , 成 新 的 混 合 遗 传 算 法——混 沌 遗 传 算 法 构 cas eeca oi m , ho nt grh s简称 C A) 改善 了基本 g il t G ,
遗传算 法 的收敛 速度 与性 能 . 改 进后 的遗 传 算 法 将 结 合前 馈 型神经 网络 应 用 于 储层 油 气 预 测 , 得 了 取
Z A G H i hn MA L n H N u・ e , z i g a
( uie col nvri h nh i o i c n e nl y S ag a 2 09 C i ) B s sSho,U iesyo a g a fr e e dT c o g , h n h i 0 0 3, hn ns t fS c S n a h o a
遗传算法在显示其巨大优越性能 的同时 , 也暴露出

些 局 限性 , 收敛速 度慢 、 如 过早 收敛 及 陷入 局部 最
收 稿 日期 : 0 6 3 1 2 0 —0 —0
ห้องสมุดไป่ตู้
基金项 目: 上海市重点学科建设资助项 目( 0 0 ) T 5 2 作者简介 : 张惠珍 ( 9 9 , , 士研究生 . 1 7 一)女 博

密码学中的混沌序列生成方法研究

密码学中的混沌序列生成方法研究

密码学中的混沌序列生成方法研究密码学是一门关于信息的保护和安全传输的学科,混沌序列生成方法在密码学中具有重要的应用价值。

混沌序列是指一种在数值上看似无规律而实际上有极高复杂性的数字序列。

本文将研究密码学中混沌序列生成方法的原理和应用。

一、混沌序列的特性与应用混沌序列具有以下几个重要特性,使之成为密码学领域中广泛应用的算法之一。

1. 不可预测性:混沌序列生成的数值具有极高的随机性,难以预测下一个数值的取值。

这使得混沌序列可以用作密码学中的密钥生成器,提高密码的安全性。

2. 均匀性:混沌序列的数值分布基本均匀,没有明显的周期性。

这使得混沌序列在加密算法中具有良好的扩散性,能够有效地传播信息。

3. 非线性:混沌序列的生成函数是非线性的,任意微小的起始值差异会导致生成序列的巨大差异。

这使得混沌序列对初始条件极其敏感,增加了密码破解的难度。

混沌序列在密码学中的应用非常广泛。

例如,混沌序列可以用作对称密码的密钥生成器,混淆算法的初始向量生成器,随机数生成器等等。

接下来,我们将介绍几种常见的混沌序列生成方法。

二、Logistic映射Logistic映射是一种简单但广泛使用的混沌序列生成方法。

其基本形式为:Xn+1 = μ * Xn * (1 - Xn)其中,Xn表示第n个生成的混沌序列数值,μ是一个常数,通常取值在3.57到4之间。

Logistic映射生成的序列可以具有非常高的复杂性,且满足上述混沌序列的特性。

三、Henon映射Henon映射是另一种经典的混沌序列生成方法。

其计算公式如下:Xn+1 = 1 - a * Xn^2 + YnYn+1 = b * Xn其中,Xn和Yn分别表示第n个序列的两个数值,a和b是两个常数,通常取值为1.4和0.3。

Henon映射生成的序列在分布和随机性上具有良好的性质,适用于密码学的应用场景。

四、混沌神经网络混沌神经网络是一种结合了混沌序列和神经网络的生成方法。

它的基本思想是将混沌序列作为神经网络的初始状态,并通过训练使其进一步产生具有高度随机性的序列。

一种无人机路径规划的混沌遗传算法

一种无人机路径规划的混沌遗传算法
+ 1一 / 1— ) t ( z () 1
大型复杂系统 , 尤其是非线性系统优化问题的求解 ,
G 仍有许 多缺 陷 , A 如无法 保 证 收敛 到全 局 最优 解 ,
群体中最好的染色体可能在进化过程 中丢失 , 进化
过程 的过早 收敛 等 。 了避 免 出现这 些 问题 , 为 不少 人 对遗 传算法 进行 了改进 , 括 改 善控 制 参 数 和改 进 包
图 1 L gsi o i c映射 的分 岔图 t
从 图 1中可 以明显看 出 : 当 一 06时 , . 系统 具
1 混沌 遗 传 算 法
混 沌是 自然界 中一种 非线性 现 象 , 混沌运 动
有 稳定 点吸 引子 , 当 一 1 0时 , . 系统具有不 稳定 吸
引子 。 将 作 为分 岔参 数 , 当 07 , . 5时 系统输 出 为常 数 ; 0 7 < < 0 8 时 , 当 .5 . 9 系统输 出为周期 的 ;
的长度 , 路段 J 的长度 通 常 根据 无 人机 的导 航方 航 0 。
式 和飞行 控制 方 法进 行 合理 选 择 。取
N — it J p n ( 7 o+ 0 5 0/ .)
Ⅳ 的大 小决 定 了路 径 的优化 精 度 , 越 小 , Ⅳ 搜索 速 度 越快 , 优化 精 度 较 低 , 之 Ⅳ 越 大 , 索 空 间大 , 反 搜 搜 索速度 越 慢 , 化精 度 较 高 。 确 定 后 , 优 Ⅳ 就约 定 了各 个 路 径点 的 极 径 , 整个 路 径 的 编码 仅 仅 由路 径 点 的 极 角组 成 , 因长度 缩 短 了一半 。例如 : 路径 的基 基 某
V o1 2 . 4 No. 4

第7章免疫算法

第7章免疫算法

第7章免疫算法免疫算法(Immune Algorithm)是一种模拟人体免疫系统中免疫响应与进化过程的智能优化算法。

它作为一种新颖的和优化算法,可以用于求解许多实际问题,如工程设计、数据挖掘、图像处理等。

免疫算法的研究主要依据人体免疫系统的原理和特性,将免疫系统中的关键概念和过程转化为算法运算。

本章将介绍免疫算法的基本原理、算法流程和应用领域。

免疫系统是人体在抵抗病毒、细菌等有害入侵物质的过程中发挥重要作用的生理系统。

它具有识别和消灭外来入侵物质的能力,并具有自我保护和自主进化的特点。

免疫算法基于人体免疫系统的这些特性,通过模拟免疫细胞的选择、克隆和进化过程,实现对复杂优化问题的和解决。

免疫算法的基本原理包括:群体多样性、记忆机制和进化演化。

群体多样性指的是免疫系统中存在多种不同类型的免疫细胞,以应对不同种类的入侵物质。

免疫算法通过模拟不同类型的抗体和克隆选择过程,保持算法中个体的多样性,增加优化的广度和深度。

记忆机制指的是免疫细胞对入侵物质的记忆,以便在下次出现相似入侵物质时更加迅速和有效地进行响应。

免疫算法通过引入记忆机制来避免过程中重复生成已经出现的个体。

进化演化是免疫系统中个体的选择、复制和演化过程,通过自我适应和自我进化来提高整体的适应性和生存能力。

免疫算法通过模拟这些进化过程,不断更新并优化空间中的个体。

免疫算法的具体流程可以分为初始化阶段、选择阶段、演化阶段和终止条件判断阶段。

在初始化阶段,算法根据问题的特点和约束条件,生成一定数量的初始个体。

在选择阶段,根据个体适应度评价,选择出一定数量的个体作为新的种群。

在演化阶段,通过克隆、突变等操作,生成新的个体,并将它们加入到种群中。

在终止条件判断阶段,根据预设的终止条件判断是否结束算法的运行。

免疫算法的应用领域非常广泛。

在工程设计领域,免疫算法可以用于寻找最优的结构参数、优化控制策略等问题。

在数据挖掘领域,免疫算法可以用于分类、聚类和关联规则挖掘等问题。

一种新的混沌免疫优化算法

一种新的混沌免疫优化算法
收 稿 日期 :2 0 一 O — 2 06 8 7
混沌 及其 混沌 优化 算法
混 沌是指在 确定系统 中出现 的一 种貌似无 规则 ,
基 金 项 目 :衡 阳师 范 学 院科 学 基 金 启 动项 目 ( 0 5 1 ) 2 0 B 2
作 者 简 介 :林 睦 纲 ( 92 ) 1 7 一 ,男 , 湖南 邵 阳人 ,衡 阳 师 范 学 院 计 算 机 科 学 系讲 师 ,硕 士 ,主 要 研 究 方 向 :智 能 计 算 .

种新的混沌 免疫优化算法
林 睦 纲 ,刘 芳 菊 ,姜 小奇
(.衡 阳师 范学 院 计 算机 科 学系 ,湖 南 衡 阳 1
2 .南 华大 学 计 算机 学 院 ,湖 南 衡 阳
4 10 ; 2 0 8
4 10 ) 2 0 1
摘 要 :结 合 混 沌 优 化 算 法 与免 疫 算 法 的 特 点 ,提 出 了一 种 新 的 混 合 优 化 方 法— — 混 沌 免 疫 优 化 算 法. 该 算 法 综 合 了免 疫 算 法与 混沌 优 化 算 法在 各 自的 空 间搜 索 优 势 , 充 分 利 用 免 疫 算 法 的 记 忆 库 中 当代 最 优 解 指 导 混 沌 搜 索 。 实验 结 果 表 明 ,该 算 法 具 有 较 强 的 搜 索能 力和 收 敛 性 能 , 算 法 有 效 可 行 。
的 ,在小 区域 仍 不 能 克 服 不 成 熟 收 敛 现 象 ,在 小
性 ,使 得算 法收 敛速 度快 ,搜索 能 力 强。实 验 结果 也表 明该 算法具 有较好 的收敛 性和搜索 效率 。


空 间搜索效 率并 不 显著 ¨ 。 】 ] 混沌优 化 算 法 是 一 种 利 用 混 沌 变 量 进 行 优 化 搜 索 的新 优 化 方 法 ,它 充 分 利 用 混 沌 运 动 所 具 有

免疫遗传算法

免疫遗传算法

免疫遗传算法免疫遗传算法是模拟生物免疫系统的进化算法,它结合了遗传算法和免疫系统的概念和原理,在解决优化问题方面表现良好。

免疫系统是身体的一种重要组成部分,负责识别、攻击和消灭病原体和异物。

人类免疫系统具有高度的特异性和记忆性,能够识别和攻击不同类型的病原体。

免疫系统的这些特性可以被利用,仿照其工作原理,设计出一种优化模型,即免疫遗传算法。

免疫遗传算法主要包括两个过程:免疫选择和进化遗传。

免疫选择是指从种群中选取适应性最强的个体作为下一代的种子个体,这个过程与免疫系统的选择过程类似。

进化遗传是指通过基因交叉、基因变异等操作对种群进行迭代,逐步寻优,使适应性逐步增强,这个过程与遗传算法的进化过程类似。

在免疫遗传算法中,个体被称作抗体。

抗体可以看成是一个多维向量,其元素代表了代表了决策变量的取值。

抗体的适应度由目标函数决定。

目标函数在优化问题中往往是一个需要最小化或最大化的数学式子。

算法的目标就是寻找最优的解,使目标函数的值尽可能小或大。

在种群中,个体之间的相似性可以用距离来衡量。

在进化过程中,先进行选择,选出适应度最高的一部分个体作为种子,然后通过基因交叉和基因变异操作对种群进行迭代,直至找到满足目标函数要求的最优解。

免疫遗传算法具有很多优点,例如对高维问题和非线性问题有比较好的适应性,思想简洁易懂,易于实现等。

然而,由于免疫遗传算法的个体选择和进化过程均具有一定的随机性,其解的质量与算法的参数设置相关。

总之,免疫遗传算法是一种有效的优化算法,其仿生学的思想来源于生物免疫系统的运作机理,具有求解优化问题的能力,实现的方法与粒子群算法、模拟退火等算法的差异不大。

在实际应用中,需要根据具体问题进行参数的调整和算法的优化,使其能够更好地满足目标函数的要求。

遗传算法的作用

遗传算法的作用

遗传算法的应用一、什么是遗传算法?遗传算法是一种全局概率搜索优化算法。

遗传算法( Gnectci Algortihms) ,是一种模拟自然界生物进化过程的全局随机搜索算法,由美国Mcihigna大学的Hollnad 教授于60 年代首先提出。

它将计算机科学与进化论思想有机结合起来,借助于生物进化机制与遗传学原理,根优胜劣汰和适者生存的原则,通过模拟自然界中生物群体由低级、简单到高级、复杂的生物进化过程,使所要解决的问题从初始解逐渐逼近最优解或准最优解。

作为一种新的全局优化搜索算法,遗传算法因其简单易用,对很多优化问题能够较容易地解出令人满意的解,适用于并行分布处理等特点而得到深入发展和广泛应用,已在科学研究和工程最优化领域中展现出独特魅力.二、遗传算法的发展:从20世纪40年代,生物模拟就成为了计算科学的一个组成部分;20世纪50年代中期创立了仿生学;进入60年代后,美国密切根大学教授Holland及其学生创造出遗传算法。

三、遗传算法的特点:遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。

遗传算法具有进化计算的所有特征,同时又具有自身的特点:(1)搜索过程既不受优化函数的连续性约束,也没有优化函数导数必须存在的要求。

(2)遗传算法采用多点搜索或者说是群体搜索,具有很高的隐含并行性,因而可以提高计算速度。

(3)遗传算法是一种自适应搜索技术,其选择、交叉、变异等运算都是以一种概率方式来进行,从而增加了搜索过程的灵活性,具有较好的全局优化求解能力。

(4)遗传算法直接以目标函数值为搜索信息,对函数的性态无要求,具有较好的普适性和易扩充性。

(5)遗传算法更适合大规模复杂问题的优化。

四、遗传算法的原理和方法:(1)编码:编码是把一个问题的可行解从其解空间转换到GA 所能处理的搜索空间的转换方法。

而解码是由GA 解空间向问题空间的转换。

编码机制直接影响着算法的整体性能,也决定了种群初始化和各种遗传算子的设计等各种过程。

混沌遗传粒子群算法

混沌遗传粒子群算法

混沌遗传粒子群算法
混沌遗传粒子群算法是一种启发式搜索算法,它结合了混沌映射、遗传算法和粒子群优化算法的思想。

混沌映射用于改善算法的收敛性,增强全局搜索能力。

遗传算法中的交叉和变异操作在粒子群算法中虽然在表面上不具备,但在本质上却有相通之处。

粒子群算法通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解,每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解,并将其记为当前个体极值,然后将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享,找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解。

粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置。

综上所述,混沌遗传粒子群算法结合了混沌映射、遗传算法和粒子群优化算法的优点,旨在提高算法的搜索效率和全局寻优能力。

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关 键 词 :遗传算法 ;混沌 ;免疫算法
中 图 分 类 号 :T o. P316
文 献 标 识 码 :A
文 章 编 号 :17 —0 1 20 )0 —05—0 61 57(06 3 03 3
l 前 言 遗 传算 法 GA是 一类 基于 自然 选择 和遗 传学原 理 的有 效概 率搜 索算 法 ,它通 过模 拟生 物进 化来进
行 搜索 和优 化 ,在搜 索过 程 中 自动 获取 和积 累有 关 搜 索空 间 的知识 ,并 自适 应地 控制 搜索 过程 以求 得 问题 的最 优解 。遗传 算法 具有 良好 的 全局搜 索能 力 和易 于实 现等优 点 ,但也 具有 收敛 速度 缓慢 ,局 部 搜索 能力 差和 容易早 熟 收敛 等不 足 ,特 别 是解决 连 续可 微复 杂多 峰 函数 的优 化 问题 时 ,常常 不能 得到 满意解 。扩大种 群 规模 和改进 遗传 算 法可 以提 高局 部搜 索能 力 ,但 会 使算 法运 行效 率降 低 。免疫 进化 算法 是借 鉴生命 科 学 中免疫 概念 和理论 而 发展 起来 的一 种新 兴算 法 。该算 法具 有抗 原 自动辨 识 、特 征 抽取 、抗 体多 样化 、分 布式 检测 、学 习 和记忆 、 自 我 规划 等特 征 。是 智 能计算 应用 中具 有 巨大潜 力 的 并 行分 布式 自适应 系统 。近 年来 出现 的免疫遗 传算 法 能有效 的保持种 群 的多样 性 ,较好 的消除 不成 熟 收敛及振 荡 现象 ,在很 多 领 域 得 到 了广 泛 的应 用 。 文献提 出 了一种 用 系统知识 提 取疫苗 并 对进化 过 程 进 行接种 的免疫 遗 传 算 法 ,可 充 分 利 用 系 统 信 息 , 但 却没 有考 虑到 种 群 的 多样 性 对 进 化 过 程 的 影 响 。 本 文提 出 了一种 混沌 免疫 遗传 算法 ,利 用混 沌产 生 初 始种 群 ,使 开始迭 代就 能产 生较 好 的解 ,并在 迭 代 的后 期 种群 的多样 性减 少 时 ,由于 引入 了抗 体浓 度 ,当浓度 低 于阈值 时 ,利用 虫 口方 程产生 部 分抗 体替 代进 化种群 的 部分抗 体 ,能避 免 陷入 局部 最优 解 ,交叉 、变异 结束 后对 新 种群适 应值 排 序 ,对最 大适 应值 利用混 沌 原理进 行 局部 寻优 ,提 高解 的精 度 ,加快 搜索 的速 度 。当分 别 以一维 多峰 值和 多维 多峰 值 函数做 测试 ,取得 了 良好 的效 果 。
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第 8卷 第 3期
20 0 6年 9月
辽 宁 农 业 职 业 技 术 学 院 学报
J u n l fL a n n r u t r l l g o r a i o i g Ag i lu a o c Co l e e

Vo1 8。 N O. . 3
解 的空 间 中 ,减少 了可 能 出现 的数据 冗余 ,并 且 在
开始 迭代 就 能产生 较好 的解 ,加快搜 索 的速 度 。本 文利 用著 名 的 lgsi 方 程 来 产 生 初 始 种群 。该 方 oi c t
程 的定 义 :
+1 一 ( - x) 1 ( 1)
其 中 是 变 量 ,n 一0 ,1 ,2 ,… , 为 控制 参 数 , 且 O 三 1 ∈ [ ,1 。 当 ∈ ( . 6 9 ,4 三 , 三 O ] 35 94 ) 时 ,映射 处 于混 沌 状 态 。本 算 法 中 ”代 表 抗 体 数 , 3 代 表第 ”个 抗 体 ,z + 代 表第 ” 1个 抗 体 。 由 7 + 于混沌 序列 的 空 间 为 [ ,I ,我 们 利 用下 面 的公 O ] 式 将其 影 射为状 态 空 间 3 7 +3 (一口 为混 沌 变量 ) 一口 7 6 )( () 2 2 2 抗体 的差 异 与亲 和力 . 为 了 有 效 地 保 持 和 扩 大 种 群进 化 个 体 的多 样 性 ,必须 要度 量和评 价 个体 之 间的差 异 。显 然 ,差 异度量 的精确 程度 ,制 约 了免疫 遗传 算 法个 体多样 化 的水平 。这 里 ,个体 之 间的 差异性 采 用信 息熵 的 形式 。假 设 系统 由 M 个基 因 的 N 个 抗 体 组成 ,则 第 J个基 因的信息 熵 H』( N)为 :
的 自适应 。利用 混 沌 在最 优 解 附近 进 行 局 部 寻 优 , 提 高解 的精 度 ,加快 收敛 的 速度 。抗 体 的浓度 计算 是 系统 保持 种群 多样 性 的基本 手段 之 一 。 2 1 初 始 种 群 的 产 生 . 免 疫 和遗传 算 法都是 随 机初 始化 种群 ,本 文算 法 中 引 入 了 混 沌 , 由 于 混 沌 运 动 具 有 遍 历 性 、随 机 性 等特 点 ,混 沌运 动能 在一 定范 围 内按 照其 自身 的 规律 不重 复 的遍 历 所有 的状 态 。因此 ,如果利 用混 沌原 理来 产生 初始 种群 ,数 字 取值会 均 匀 的分布 在
遍 历性 、随 机性 来 产 生 初 始 种 群 ,加 快 搜 索 的速 度 ;利 用 免 疫 原 理 的 浓 度 计 算 及 调 整 加 入 新 的 混 沌 序 列 来 补 充 种群 ,增 加 种 群 的 多 样性 避 免 陷 入 局 部 最 优 ;交 叉 变 异 结 束 后 在 最 优 解 附 近 再 用 混 沌 进 行 局 部 寻 优 提 高 解 的 精 度 。实 验结 果 表 明 ,所 提 出 的 算 法 能 寻 找 到 更 好 的优 化 结 果 , 并 且 在搜 索 速 度 上 明 显 优 于 遗 传 和免 疫 遗 传算 法 。
Se . 06 pt 20

种 新 的 混 沌 免 疫 遗 传 算 法
王 强 , 战 忠 丽 ,潘 莹
( . 北 电力 大学 ,吉林 1 10 ;2 1东 3 2 0 .辽 宁 农 业 职 业 技 术 学 院 ,辽 宁 营 口 15 0 ) 1 0 9
摘 要 :将 免疫算 法、混沌与遗传算法相结合 ,提出 了一种新颖 的混沌 免疫 遗传算法 ,该 方法利用 混沌运 动的
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