一种基于记忆克隆选择的多目标免疫算法
一种改进的克隆选择优化算法
业
掌・ 学术探 讨 ・睾
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一
种改进的克隆选择 优化算法
刘丽 珏 蔡 自兴 （ 中南大 学信 息 与科 学 工程 学院 ， 沙 ４ ０ ７ ） 长 １０ ５
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基于多记忆抗体克隆选择的人工免疫网络算法
文章编号：０ ６— ３ ８ ２ １ ）２— １２— ３ １０ ９ ４ （０ ２ ０ ０ ０ ０
计
算
机
仿
真
２２ 月 ０ 年２ １
基 于 多记 忆 抗体 克 隆选 择 的人 工 免疫 网络 算 法
樊爱 京 ， 中强 潘
（ 平顶 山学 院网络计算中心 ， 河南 平顶山 ４７ ０ ） ６ ０ ０ 摘要 ： 在优化克隆算法的研究 中， 针对传统的克隆选择算法存在收敛性差和局部最优问题 ， 提出一种 多记忆抗体克隆选择 原 理 的人工免疫网络算 法。在克隆选择算法的基础上通过引入替代阀值 因子， 利用随机生成的新抗体组成种群替代原种群 中
优化 、 抗原识别率 、 自适 应程度 等方 面考虑 不足 。同 时由于 每个实际应用领域都会 有一些基本 上弓 入 Ｋ一均值 算子 ， 出了完整 Ｉ 提
１ 引言
人工免疫 系统 。 （ Ｉ） ＡＳ 是一种 具有较强 生命力 的智能
的克隆 一Ｋ均值算法 ， 解决 Ｋ一均值 算法对 初始值敏 感且容 易陷入局部最优的缺点。与传统克隆选择 算法相 比较 ， 以上 算法的在收敛性能 、 部优化 等方 面均有所 改进 ， 局 但在 全局
ｃ ａｅ ａ ｄ ｍｌ ｏ ｒ ｐ ａ ｅ ｔ ｅ ｏ ｇ ｎ ｌ ｐ ｃｅ ｏ ｏ ｉ ｏ ｆｔ ｅ ｐ ｐ ｌｔ ｎ ｏ ｈ ｍａｌｓ ｎ ｉｅ ｆ ｎ ｔ ｎ ｉ ｏ — ｒ ｔｄ ｒｎ ｏ ｙ ｔ ｅ ｌｃ ｈ ｒ ｉ ａ ｅ ｉｓ ｃ ｍｐ ｓｔ ｎ ｏ ｈ ｏ ｕａ ｉ ｆｔ ｅ ｓ ｌ ｅ ｔａ ｔ ｎ ａ ｉ ｉ ａ ｔ ｄ ｉ ｓ ｉ ｏ ｇ ｙ ｂ ｉ ｓ ｎ ａ ｗｈ ｌ ｅｃ ｎ ｅ ｔｏ ｎ ａ ｄ ｔ ｎ ｌ ｔ ｔ ｎｐ ｏ ａ ｉ ｔ ｓｉｔｏ ｕ ｅ ｏａ ｏｄ ｔ ｅ ｄ ｇ ａ ａｉｎ ｏ ｎ— ｅ ，ａ ｄ ｍｅ ｎ ｉ ｔ ｏ ｃ ｐ ｆａ ｄ ｉ ｏ ａ ａｉ ｒ ｂ ｂｌ ｙｗａ ｒ ｄ ｃ ｄ ｔ ｖ ｉ ｈ ｅ ｒ ｄ ｔ ｆ ｅｈ ｉ ｍｕ ｏ ｉ ｎ ｏ ｍｅ ｏ ｎ ｉｏ ｙ ｐ ｐ ｌ ｔ ｎ ａ ｄ ｉ ｒｖ ｈ ｂ ｌ ｙ ｏ ｌｂ ｌ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍｓｔ ｖ ｉ ａｌ ｇ ｉｔ ｏ ａ ｐｉ ｍ． ｙ ｒ ａ ｔ ｄ ｏ ｕ ａｉ ｎ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ａ ｉ ｔ ｆｇｏ ａ ｔ ｂ ｏ ｉ ｏ ｍｉ ｉ ｌｏ ｈ ｏ ａ ｏｄ ｆ ｌ ｎ ｎ ｏ ｌｃ ｌｏ ｔ ａｏ ｉ ｉ ｍｕ Ｓ ｍｕ ａｉ ｎ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ａ ｈ ｌｂ ｌｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ｂ ｅ ｔｒａ ｐ ｉｄ ｔ ａｇ ｉ ｌｔ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ｔ ｅ ｇｏ ａ ｐ ｉ ａｉ ｏ ｉ ｍ ａ ｅ ｂ ｔ ｐ ｌ ｏ ｌｒ ｅ—ｓ ａ ｅ ｐ ｏ ｌｍｓ ｏ ｓ ｈ ｔ ｍｉ ｏ ｌ ｔ ｅ ｅ ｃ ｌ ｒ ｂ ｅ ． ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： Ｓ ＡＩ ；Ｃ ｏ ａ ｅ ｅ ｔ ｎ：ａＮｅ ｌｎ ｌｓ ｌｃ ｉ ｏ ｉ ｔ
基于免疫计算的神经网络模型研究
基于免疫计算的神经网络模型研究一、引言神经网络模型是一种类比大脑神经元网络的模型，它们由许多用于计算神经元之间相互作用的节点组成。
使用神经网络进行任务处理，函数关系的建模和非线性问题的解决将会变得更加有效。
免疫计算是当前热门的计算智能技术之一，它模拟了作为激活和调节适应性免疫系统的免疫细胞的行为。
本文将探讨基于免疫计算的神经网络模型的研究。
二、背景免疫计算在计算智能领域的兴起要追溯至上个世纪90年代初（Davies等人，2017年）。
它是一种与神经网络相似的计算模型，它们均可以自学习和自适应。
然而，与神经网络不同，免疫计算还可以模拟和优化适应性免疫系统的行为。
由于免疫系统的巨大复杂性，以及它在激活和规范人体内的所有适应性反应中所扮演的关键作用，因此学者们已经开始注重探索该领域的神经网络模型的潜力。
据报道，当前在免疫计算领域和神经网络领域的合作与研究不断增强（Kordos等人，2018年）。
免疫计算模型和神经网络模型已成功应用于各种问题，包括分类、回归、聚类等。
但更为重要的是，免疫计算可以扩展神经网络模型，使其更稳健、更鲁棒、更自适应和更具有可解释性。
三、基于免疫计算的神经网络模型1. 基于免疫克隆算法的神经网络模型免疫克隆算法（ICA）是一种基于克隆学习思想和选择进化策略的优化算法（Kirilenko等人，2019年）。
免疫克隆算法在构建基于免疫计算的神经网络模型中发挥了关键作用。
该模型结合了ICA和多层感知器模型（MLP）。
在此模型中，ICA用于生成MLP的初始权重。
然后，MLP被训练以适应给定的任务。
通过ICA优化神经网络的权值和偏差，该模型能够显著提高神经网络的性能。
该模型在多项实验中均表现出良好的性能和鲁棒性。
2. 基于免疫受体网络的神经网络模型免疫受体网络（IRN）是一种仿生智能技术，它能够模拟适应性免疫系统的行为。
IRN被用于构建基于免疫计算的神经网络模型，并成功应用于语音识别和手写数字识别等领域。
一种用于多目标优化的克隆选择算法
最近， ｅ 与 Ｐ ｔ Ｄｂ ｒａ ａ ｐ等通过引进快速非劣性排序和
２０ ０ ７年 ９月 ２ ７日收到 甘肃省科技攻关 （ Ｓ４ ・５ －０ －４ 、 Ｇ ０４Ａ ２０ １２ ） 甘肃省 自然科学 基金项 目 （ Ｚ ０ ２Ｂ ５０ ２ 资助 ３ Ｓ４ ・２ －１ ）
新 的多样 性 保 护 方 法 ，提 出 了第 二 代 Ｎ Ｇ Ｓ Ａ，简 称 Ｎ Ｇ — ｊ Ｓ ＡＩ 。总 的 来 说 ， Ｓ ＡＩ Ｉ ＮＧ — Ｉ的 运 行 效 率 比 Ｓ Ｅ ２好 ， 集 的分 布性 也不 比 ＳＥ ２差 ， 目前 ＰＡ 其解 ＰＡ 是 研究 同行 比较认 同的一类好算 法 。 为 进一 步提 高基 于 Ｐｒｔ ａｅ ｏ的多 目标 进化 算法 的
Ｇ Ａ和基 于浓度 的 Ｐｒｔ 化算 法 Ｓ Ｅ ａｅ ｏ进 Ｐ Ａ。Ｚｔｅ 和 ｉｌ ｚｒ Ｔ ｉｌ １９ 提 出 了 Ｓ Ｅ ｓｅ ｇ ａ ｔ ｅｏ — ｈｅ ｅ于 ９ ９年 Ｐ Ａ（ｔ ｎｔ Ｐｒ ｏ ｖｌ ｒ ｈ ｅ ｕ
优劣 性 Ｊ 。与单 目标 优化 问题 的本 质 区别 在 于 ， 多 目标 优化 问题 的解 不 是 唯一 的 ， 而是 存 在 一 个 最优
往往 不一 致 ， 因此很 难 客 观 地 评 价多 目标 问题 解 的
Ｐｒｔ ａ ｏ的方 法 。基 于 Ｐｒｏ的进 化 算 法是 一 条 求 解 ｅ ａｅ ｔ 多 目标 问题非 劣 最 优解 的有 效途 径 。在 基 于 Ｐｒｏ ａｅ ｔ 的方法 中， 最具代表性 的两 类是 非排序 遗传 算法 Ｎ — Ｓ
实验结果表 明该方法能够很好地达到 Ｐｒｔ ａ ｏ最优前 沿面， ｅ 较好地保持解 的多样性 ， 并且具 有很快的收敛速度 。 关键 词 多 目标进化算法 克 隆选择算法 多 目标优化 Ｐ ｒｔ ａｅ ｏ最优解
现代设计优化算法MATLAB实现
现代设计优化算法MATLAB实现MATLAB作为现代科学计算与工程设计领域常用的软件工具，提供了丰富的设计优化算法的实现函数和工具箱，可以方便地进行设计优化问题的求解。
下面将介绍几种常用的现代设计优化算法的MATLAB实现。
1. 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）遗传算法是模拟达尔文进化论中的基因进化原理，通过对个体的染色体进行遗传操作（如交叉、变异），以逐代优胜劣汰的方式最优解。
在MATLAB中，可以使用内置函数`ga`来实现遗传算法求解设计优化问题。
2. 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）粒子群优化算法是基于自然界中鸟群或鱼群等生物群体行为的一种群体智能优化算法。
算法通过模拟粒子在解空间中的移动和，以群体协作的方式寻找最优解。
在MATLAB中，可以使用内置函数`particleswarm`来实现粒子群优化算法求解设计优化问题。
3. 免疫算法（Immune Algorithm, IA）免疫算法是通过模拟免疫系统中的记忆、选择和适应机制来进行和优化的一种算法。
它将问题空间看做是一个免疫系统，通过构建克隆、变异和选择等操作，寻找最优解。
在MATLAB中，可以使用工具箱中的Immune Toolbox来实现免疫算法求解设计优化问题。
4. 蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）蚁群优化算法是通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中的信息素释放与感知行为来进行和优化的一种算法。
算法通过更新信息素浓度和蚂蚁的选择行为，以迭代方式寻找最优解。
在MATLAB中，可以使用工具箱中的ACO Toolbox来实现蚁群优化算法求解设计优化问题。
这些算法的实现方式各有不同，但都可以通过MATLAB中提供的函数和工具箱来方便地进行设计优化问题的求解。
在使用这些算法时，需要根据具体的问题和算法特点进行选择和参数调整，以获得较好的优化结果。
免疫算法公式
免疫算法公式免疫算法是一种新型的优化算法，其基本思想是模拟生物体免疫系统对外界刺激的反应过程，以实现优化问题的求解。
免疫算法涉及到一些基本的公式，包括：1. 抗体与抗原的亲和度计算公式亲和度是指抗体与抗原之间相互作用的强度，通常使用欧几里得距离或哈密顿距离来计算。
欧几里得距离公式如下：$d(x,y)=sqrt{(x_1-y_1)^2+(x_2-y_2)^2+...+(x_n-y_n)^2}$ 其中，$x$和$y$代表两个向量，$n$代表向量维数。
2. 抗体的亲和力更新公式抗体的亲和力可以通过适当的更新策略来调整，以达到最优解。
典型的更新公式包括：$aff_j=aff_j+alphacdot(aff_i-aff_j)$其中，$aff_i$和$aff_j$分别代表两个抗体的亲和力值，$alpha$是调整因子。
3. 克隆选择算子公式克隆选择算子是免疫算法中的核心操作，它通过复制和选择策略来增加优秀抗体的数量。
克隆选择算子的基本公式如下：$n_i=frac{p_i}{sum_{j=1}^Np_j}$其中，$n_i$代表第$i$个抗体的克隆数量，$p_i$代表抗体$i$的适应度值，$N$代表总抗体数量。
4. 基因重组算子公式基因重组算子是免疫算法的另一个重要操作，它通过随机交换抗体基因的方式来产生新的解。
基因重组算子的公式如下：$x_k=left{begin{aligned}&x_{i,k},&rand()<p_c&x_{j,k},&rand( )>=p_cend{aligned}right.$其中，$x_{i,k}$和$x_{j,k}$分别代表两个抗体在第$k$个基因位置的取值，$p_c$是交叉概率，$rand()$是一个均匀分布的随机数。
以上是免疫算法中一些常用的公式，它们在免疫算法的求解过程中起到非常重要的作用。
一种新型的克隆选择算法
免疫克隆算法
免疫克隆算法免疫克隆算法（Immune Clone Algorithm, ICA）是一种基于免疫系统启发的优化算法，它模拟了人类免疫系统的克隆选择过程。
免疫克隆算法首次由英国科学家John Timmis于2000年提出，并在解决优化问题中取得了很好的效果。
免疫系统是人体的一种重要防御机制，它能够识别和消灭入侵体内的病原体。
免疫系统的核心是B细胞和T细胞，它们能够通过克隆选择机制产生大量的抗体来应对不同的病原体。
免疫克隆算法就是将免疫系统的克隆选择过程应用到优化问题中。
在免疫克隆算法中，解空间中的个体被称作抗体。
算法的初始种群由一组随机生成的抗体组成。
然后，通过计算适应度函数来评估每个抗体的适应度。
适应度较高的抗体会被选中进行克隆操作，即产生一定数量的克隆体。
克隆体的数量与该抗体的适应度成正比。
克隆体之间还会引入一定的变异操作，以增加种群的多样性。
接下来，对克隆体进行选择操作，选择适应度较高的克隆体作为下一代种群。
同时，为了保持种群的多样性，算法也会引入一定的随机选择机制，选择适应度较低的抗体作为下一代种群的一部分。
这样可以保证算法在搜索过程中既能够快速收敛到局部最优解，又能够保持全局搜索的能力。
免疫克隆算法的核心思想是通过不断的克隆和选择操作来提高种群中优秀个体的数量。
通过增加种群中优秀个体的数量，算法能够更好地探索解空间，并且有更高的可能找到全局最优解。
免疫克隆算法在解决旅行商问题、函数优化、机器学习等领域都取得了显著的效果。
与其他优化算法相比，免疫克隆算法具有以下优点：1. 免疫克隆算法能够在保证收敛速度的同时，保持较高的全局搜索能力。
2. 算法不依赖于问题的具体形式，适用于各种不同类型的优化问题。
3. 免疫克隆算法具有较好的鲁棒性和抗干扰能力，能够应对问题中的噪声和扰动。
然而，免疫克隆算法也存在一些不足之处：1. 算法的收敛速度较慢，可能需要较长的时间才能找到较好的解。
2. 算法对问题的初始解比较敏感，不同的初始解可能会导致不同的优化结果。
基于Multi—memory机制的克隆选择算法及其在模式识别中的应用
第２ ８卷第 １ 期
２０ ０ ８年 １月
文章编号 ： ０ — ０ １ ２０ ） ｌ Ｏ １ —０ １ １ ９ ８ （０ ８ Ｏ — １２ ４ ０
计 算机应 用
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉ ａｉｎ ｍｐ ｔ ｒＡｐ ｌｃ ｔ ｓ ｏ
Ｖｏ ． ８ Ｎｏ １ １２ ．
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摘
要 ： 工 免疫 系统 研 究 中大 多借 鉴 克 隆 选择 原 理 来 构 建 免 疫 识 别 算 法 。描 述 了 Ｃ ｓ ｏ 出的 克 隆 选 出其 在 大规 模模 式 识 别 问题 中 的 不 可 收 敛 性 。 在 Ｃ Ｏ Ａ Ｇ 的基 础 上 设 计 了 Ｍ ｌ． ｅ ｏ ＬＮＬ 指 ＬＮＬ ｕｔｍ ｍ ￣ ｉ 机 制 ， 以模 式识 别 为 应 用 背景 提 出 了新 的基 于 Ｍｕ ｉ ｅ ｏ 机 制 的 克 隆 选 择 的免 疫 算 法 ＭＣ 提 出并 深 入 分 析 了 并 ｌ－ ｍ ￣ ｔｍ Ａ，
【精品文档】-小生境共享克隆选择算法及其在TSP中的应用
中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1009-2552(2009)11-0093-04小生境共享克隆选择算法及其在TSP中的应用杨玉会1,王洪国1,2,冉玉梅1,许 镇3(1.山东师范大学管理与经济学院,济南250014; 2.山东省科学技术厅,济南250011;3.山东师范大学信息科学与工程学院,济南250014)摘 要:克隆选择算法(简写为CS A)是基于生物免疫学中的克隆选择原理而提出的一种寻优技术,此算法具有收敛速度快,局部搜索能力强的优点;但也有易陷入局部收敛的不足。
小生境是生物学中物体生存的一种组织结构,基于这种组织结构产生了小生境共享思想,即对包含相似个体较多的物种,抑制此物种中个体的生存机会,从而给稀有物种以生存机会;现借鉴小生境共享思想提出了小生境共享克隆选择算法(简写为NSCS A),理论分析和仿真实验均表明NSC2 S A算法通过提高迭代种群个体多样性,全局搜索性能得到了较大提高。
关键词:克隆选择算法;小生境共享技术;个体多样性Colonel selection algorithm based nichesharing and its application in TSPY ANG Y u2hui1,WANG H ong2guo1,2,RAN Y u2mei1,X U Zhen3(1.School of Management and E conomics,Sh andong N orm al U niversity,Jinan250014,China;2.Dep artment of Science and T echnology of Sh andong Province,Jinan250011,China;3.School of I nform ation Science and E ngineering,Sh andong N orm al U niversity,Jinan250014,China)Abstract:C olonel selection alg orithm(CS A)is a search technology that was proposed based on biology immune clonal selection principle.It has the characteristics that its convergence is fast and local search capabilities is strong.But it als o easily g o into local convergence.Niche is a organizational structure that species survive by on biology.Niche sharing been proposed based on this structure.That is to cut down survival opportunity of the individual in the species that contains a relatively large number of similar individual,thus to heighten Rare species’survival chance.The paper inventes niche colonel selection alg orithm(NSCS A)by drawing niche sharing principle.The theoretical analysis and simulation experiment show that NCS A alg orithm im proves its overall search performance by increasint population diversity.K ey w ords:colonel selection alg orithm;niche sharing technology;population diversity0 引言旅行商问题(TSP问题)是一个经典的组合优化问题,也是一个NP难问题。
基于克隆选择原理的自适应免疫性遗传算法研究
行克 隆记忆， 促使优 良个体的发育成熟并 能有效地 遗传 到下一代；同时 ， 基于浓度 的概念提 出对 抗体 数量进行抑制 ， 确保群体 更新的 多样性 ， 免早熟 。 避 通过理论分析和 实验研 究， 明该算法具有快 的收敛速度和搜 索能力 ， 证 是一种有效 的生物计 算方法。
关键词 ： 克隆选择 ； 遗传 算法； 亲和力； 浓度 ；生 物计算
中 图法分类号 ： Ｐ ８ Ｔ Ｉ 文献标识码 ： Ａ 文章 编号 ：０ ０７ ２ （０８ ２—０ ００ １０ ．０ ４ ２ ０） ３６ ６．４
Ｒｅ ｅ ｒｈ ｏ ｄ ｐ ｉ ｅｉ ｓａｃ ｎａ ａ ｔ ｖ ｍｍｕ ｅｇ ｎ ｔ ｌ ｏ ｉ ｍｓ ａ ｅ ｎ ｃｏ ｅｓ ｌｃｉ ｎｐ ｉ ｃｐ ｅ ｎ ｅ ｅｉ ａｇ ｒ ｈ ｓ ｄｏ ｌｎ ｅｅ ｔ ｒｎ ｉ ｌｓ ｃ ｔ ｂ ｏ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｉｗ ｆ ｈ ｅ ｅ ｔ ｔ ａ ｅ ｅｉ ｏｗａ ｏ ｔｏ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｒｅ ｔ ｔ ｎ ａ ｄａ ｓ ｏ ｍｅ ｏ ｃ ｐ ｂ ｌ ｙ ｉ ｅ ｅ ｉ ｌ ｏ ｉ ｓ ｒ ｃ ： ｎｖ ｅ ｏ ｔ ｅ ｄ ｆ ｃｓ ｈ ｔ ｈ ｒ ｎ ｙｔ ｃ ｎ ｒ ｌ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅｏ ｎ ａ ｉ ｎ ｌｏｎ ｍ ￣ ａ ａ ｉ ｔ ｇ ｎ ｔ ａ ｇ ｒ— ｔ ｓ ｏ ｃ ｉ ｏ ｉ ｎ ｃ
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基于克隆选择的免疫粒子群优化算法
基 于 克 隆 选 择 的免 疫 粒 子 群 优 化 算 法
李 莉 李洪 奇 谢 绍龙。 李 雄炎
（ 中国石油 大 学计算 机科 学 与技 术 系 昌平 １２４ ） （ ０２ ９ 中国石油 大学 资源信 息 学 院 昌平 １２４ ） ０ ２ ９
摘 要 粒 子 群 优 化 算 法 在 进 化 中 随种 群 多 样性 降低 易 出现 子 群 算 法 中 引 入 在
免 疫克隆选择 算法的思想 ， 出了基于克隆选择的免疫粒子群优化 算法（ｍｍｕ ｅＰ ｒ ｃ ｗ ｒ Ｏｐｉ ｚｔ ｎ Ｉ 提 Ｉ ｎ ａｔ ｌ Ｓ ａｍ ｔ ａｉ ，ｍｍｕ ｉｅ ｍｉ ｏ —
ｔｖ ｌ． Ｔｈ ｙ ｉａ ｅ ｃ ｍａ ｋ ｆｎ ｔ ｎ ｒ ｅ ｆｒ ｅ ．Ｔｈ ｕ ｅｉａ ｉ ｕａｉｎ ｒｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｐ ｏ ｅ ｌｏ ｉｅｙ ｅｔｐｃ ｌｂ ｎ ｈ ｒ ｕ ｃｉ ｓａｅｐ ｒｏ ｏ ｍ ｄ ｅｎ ｍ ｒｃ ｌ ｍ ｌｔ ｅ ｕｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅｉ ｒ ｖ ｄ ａｇ — ｓ ｏ ｍ
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（ ｐ ｒｍｅ ｔ ｆ ｏ ｕ ｅ ｃ ｎ ｅａ ｄＴｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｃｈｎ ｉｅｓｔ ｆ ｅｒ ｌｕ Ｂ ｉｎ ０ ２ ９ Ｃ ｉａ Ｄｅ ａｔ ｎ ｍｐ ｔ ｒ ｉ ｃ ｎ ｃ ｎ ｌｇ ， ｉａＵｎ ｖ ｒ ｉ ｏ ｔ ｅ ｍ， ｅ ｉｇ １ ２ ４ ， ｈｎ ） ｏ Ｃ Ｓ ｅ ｙ Ｐ ｏ ｊ
ｎ Ｐ Ｏ） 即在算 法进化过程 中， ｅＳ ， 引入克 隆复制算子 、 克隆 高频 变异算 子、 克隆选择 算子 。成 比例 克隆复制 可 以使优 良
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。
基于免疫算法的多目标优化方法研究
基于免疫算法的多目标优化方法研究随着现代工业、交通、医疗、教育、社会保障等领域的迅速发展，人们对于优质服务和高效生产的需求越来越高。
为了满足这样的需求，提高产品和服务的质量和效率是一项持续不断的任务。
然而，针对多目标问题，在遵循一系列约束条件下，使得多个目标同时优化成为一种挑战。
基于免疫算法的多目标优化方法，是一种能够有效解决多目标问题的技术。
免疫算法是从人体免疫系统中发现的一种优化方法。
它的基本思想是将抗体的选择、克隆、突变、选择和适应性调整等过程，应用于寻优过程。
针对多目标优化问题，免疫算法主要包括以下两种方法：I-MOEA（Immune Multi-objective Optimization Algorithm）和AM-MOEA（Age-Multi-objective Immune Algorithm）。
I-MOEAI-MOEA 是一种基于多目标的免疫优化算法，通过模拟生物优化过程来寻找最佳的解决方案。
I-MOEA的主要优势是通过适应性函数评估优化解决方案，并根据适应性调整模拟受体、抗体和程序中其他参数。
I-MOEA 还能够平衡多个目标函数，并使用 Pareto 最优的方法来构建一组最佳的解决方案。
I-MOEA 的核心特点之一是模拟受体-抗体相互作用的过程。
受体是免疫系统中接受外部规划的部分，在 I-MOEA 中是指搜索空间。
抗体是指免疫系统中能够应对外部规划的特定成分。
在 I-MOEA 中，抗体用于轨迹跟踪并比较解决方案。
I-MOEA 的另一个关键特点是适应性函数。
这个函数衡量解决方案距离最佳解决方案的距离以及其他目标函数的权重。
基于适应性函数，I-MOEA 适用于多目标问题。
AM-MOEAAM-MOEA 是一种免疫算法中的发展，使用年龄来控制抗体群体的数量，该群体会根据适应性评估定期更新。
AM-MOEA 不同于 I-MOEA，它将群体视为整体，并在免疫选举过程中考虑了个体的年龄。
AM-MOEA 基于群体的思想，通过年龄来衡量和调整抗体的生命力，以获得更好的解决方案。
基于克隆选择的免疫预测控制方法
ａｇ ｒｔ ｍ ａｅ ｎ ｔｅＡｕｏＲｅ ｒｓｉｅＭｏ ｉｇＡｖ ｒｇ ＡＲＭＡ ）ｍｏ ｅ ａ ｄ ｒｌ ｎ ｏ ｉｏ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎｂ ｌｏ ｉ ｈ ｉ ｂ ｓ ｄｏ ｈ ｔ ｇ ｅ ｓ ｖｎ ｅａ ｅ（ ｓ ｖ ｄ ｌ ｎ ｏｌ ｇ ｈ ｒｚ ｎｏ ｔ ａｉ ｙ ｉ ｍｉ ｏ
预 测控 制 自 ２ ０世 纪 ７ ０年 代 中期 出现 以来 ， 经 历 了近三 十年 的发展 ， 由于其 独特 的优越性 ， 合过 符
程 控 制的原 理 、 具有 较强 的适 应 性和 鲁棒性 ， 工业 在 控制领 域获得 了广 泛 的应 用 ， 被认 为 是 过程 控 制 最
许多算 法 的推 导 过 程 过 于 复 杂 ， 些 因素都 影 响 了 这 预测 控制 的应 用 推广 ． 年 来 与 模 糊 控制 ¨ 、 经 近 神 网 络 ］进 化算 法 － 、 刚等相 结合 而 出现 的新 型智能 预
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第３ ５卷 第 ６期 ２ ００ ８ 年 ６ 月
湖
南
大
学
学
报 （自 然 科 学 版 ）
Ｖｏ ． ５， ｏ． １３ Ｎ ６
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ｎ ｎＵｎｖ ｒ ｔ （ ｔｒｌ ｃ ｎ ｅ） ｏ ｒ ａ ｏ ａ ｉｅｓ ｙ Ｎａｕａ Ｓ ｉ ｃｓ Ｈｕ ｉ ｅ
测控 制成 为新 的研 究 热点并 得 到 了大量 应用 ．
有效 的控制 策 略¨ 预 测控 制 以预 测模 型 为 基 础 ， ０． 采 用 二 次型 目标 函数 通过 求 解 Ｄｏ ｈ ｎｉｅ方 程 及 ｉ ａｔ ｐ ｎ 逆 矩阵在 线 滚动 优 化 性 能指 标 和 反 馈校 正 的 策 略 ，
都 能达到 理想 的控制 效果 ， 外部 干扰及 建模 误差 具 有很好 的适应性 ． 对 关键词 ： 型预 测控 制 ； 线性预 测控 制 ； 模 非 约束 ； 疫优化 算法 ； 隆选择 算 法 免 克
基于抗体浓度的克隆选择多目标优化算法及其应用
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ １ ８
文 献标 志码 ： Ａ
文章 编号 ： １ ０ ０ １ ． ５ １ ３ ２（ ２ ０ １ ３） ０ ３ ． ０ ０ ５ ７ — ０ ５
多目 标优化普遍存在于规划 、 建模及复杂系统
的设计中， 为解 决这些 问题 多 目标优 化算法应运 而生． 最初， 学者们采用的是古典 的多 目标优化算
法， 如加权法 、约束法等， 大都是将多 目标优化转 化 为单 目标优化 问题 ． 虽然古典的多 目标优化 算 法简单易行， 但在确定算法参数时显得困难， 从而 对优化结果的影响较大． 直到 １ ９ ８ ５ 年Ｓ ｃ ｈ ａ ｆ ｅ ｒ 提出 了第一个多 目标进化算法 Ｖ Ｅ Ｇ Ａ 后， 大量的多 目 标进化优化算法被相继提 出， 如 ＭＯ Ｇ Ａ、Ｎ Ｓ Ｇ Ａ、 Ｓ Ｐ Ｅ Ａ 以及 Ｓ Ｐ Ｅ Ａ 的改进 版 Ｓ Ｐ Ｅ Ａ２ …． ２ ０ ０ ２年 Ｄｅ ｂ 等人在 Ｎ Ｓ Ｇ Ａ的基础上提 出了 Ｎ Ｓ Ｇ Ａ — Ｉ Ｉ Ｌ ２ Ｊ ． 人工免 疫多 目标优化算法由 Ｃ ｏ ｅ ｌ ｌ ｏ 等［ ３ １ 最先提出， 在此基 础上， Ｇ ｏ ｎ ｇ 等 】 于２ ０ ０ ８年提出了非支配近邻免疫 算 法（ Ｎ Ｎ Ｉ Ａ ） ． 虽然多 目标优化算法在国 内外有大 量 的研究成果 ］ ， 但解 的收敛性及分布性仍存在不
第２ ６ 卷 第３ 期， ２ ０ １ ３ 年７ 月
Ｖｏ １ ． ２ ６ Ｎｏ ． ３ ， Ｊ ｕ ｌ ｙ ２ ０ １ ３
宁 波 大 学 学 报 （理 工 版 ）
Ｊ Ｏ ＵＲ Ｎ ＡＬ Ｏ Ｆ ＮＩ ＮＧ Ｂ Ｏ Ｕ ＮＩ Ｖ Ｅ Ｒ Ｓ Ｉ Ｔ Ｙ（ ＮＳ Ｅ Ｅ）
基于分级记忆策略的免疫算法
∈Ⅳ｝ ，其中 ， ｒ 为检测器 ；ａ ｅ ｌｅ， ａｃ ｇ ，ｆ ｍ ｔ ｉ ｈ分别表示检测器 的年龄、生存期、与抗原的匹配次数 ；Ｎ为 自然数集 ；Ａ ｇ为 抗原集合 ，包括 自体集合 ｓｌ ｅ ｆ和非 自体集合 ｎ ｎ ｓｌ ，且满 ｏ— ｅ ｆ
足 ： ｓｌｕｎｎ ｓｌ＝Ａ ， ｅ ｅ ｆ ｏ —ｅ ｆ ｇ ｓｌ ｏ — ｅ 。 ｆｎｎｎ ｓｌ ｆ＝
Ｉ ｍ ｕ ｅＡｌ ｏ ｉｈ ｓ ｄ ０ ａ ｉ ｇ Ｍ ｅ ｏ ｙ Ｓ ｒ ｔ ｇ ｍ ｎ ｇ ｒ ｔ ｍ Ｂａ ｅ ｎ Ｇｒ ｄ ｎ ｍ ｒ ｔ ａ ｅ ｙ
ＺＨＡＮＧ ｉｈ ｉ ＴＩ Ｚｈ － ｕ ， ＡＮ － ｎ ， Ｙｕ ｌ ｇ ＹＵＡＮ ｎ ・ａ ｉ Ｘｉ ｇ ｆ ｎｇ
统算法 。该算法调整未成熟检测器 的补入方式 ，设计对检测器进行有效性评估 的机制 。给 出依据评估 结果对 记忆检 测器实施分级的策略 ， 对各级别 的检测器子群体采 用不同的进化策略 。实验结果表 明，与传统算法相 比，该算法 的稳 定性和检测性 能都有一定改善 。
关健词 ：有效性评估 ；分级记 忆 ；克隆选择 ；进化策略 ；检测性能
ａ ｔ ｃ ａ ｍｍｕ ｅ ｓ ｓ ｅ ａ ｇ ｒ ｔ ｍ ａ ｅ ｏ ｅ ｃ ｏ ａ ｅｅ ｔ ｎ ａ ｄ ｉ ｒｉ ｉ ｉ ｉ ｆ ｌ ｎ ｙ ｔ ｍ ｌ ｏ ｈ ｂ ｓ ｄ ｎ ｔ ｌ ｎ ｓ ｌ ｃ ｏ ｉ ｈ ｌ ｉ ｎ ｍｍ ｕ ｅ ｍｅ ￣ ｍｅ ｈａ ｉｍ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ．Ｉ ｈ ｇ ｒｔ ｍ ，ｔ ｅ ｗａ ａ ｎ ｍｏ ｃ ｎ ｓ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ ｎ ｔ ｅ ａ ｏ ｈ ｌ ｉ ｈ ｙｔ ｔ ｈ
第３ ７卷 第 １ 期 ８
Ｖ＿ －７ ０ ３ ｌ
・
计
算
免疫算法
二、免疫算法的基本模型及算法
• 2.二进制模型
主要涉及识别和刺激两个内容
识别：每个抗体可以用（e,p）的二进制串表示，e 表示抗原决定基，p表示抗体决定簇，长度分别为 le 和 l p（所有抗体或抗原的这两个长度都形同），s 表示一个匹配阈值。
二、免疫算法的基本模型及算法
• 2.二进制模型
主要涉及识别和刺激两个内容
免疫算法
（作者姓名）
免疫算法
• 一、免疫算法的生物学原理 • 二、免疫算法的基本模型及算法 • 三、常用的免疫算法 • 四、免疫算法的简单应用
一、免疫算法的生物学原理——免疫系统
一、免疫算法的生物学原理——免疫系统
• 1.基本概念
免疫系统
是由许多分布式的具有一定功能的个体（T细胞、B细胞、 抗体和细胞因子等）通过相互作用形成的一个复杂的动态大 系统的典型例子，具有个体特异性（一种免疫细胞仅对特定 的抗原起作用）和整体多样性（免疫系统几乎对所有抗原都 能进行处理）的双重特点，具备学习、记忆、自我调整、模 式识别和特征提取能力。
xi' = c[∑ m ji xi x j − k1 ∑ mij xi x j + ∑ m ji xi y j ] − k 2 xi
j =1 j =1 j =1
N
N
N
二、免疫算法的基本模型及算法
• 3.免疫算法的基本步骤
(1)识别抗原：免疫系统确认抗原入侵。 抗
(2)产生初始抗体群体：激活记忆细胞产生抗体，清除以 前出现过的抗原，从包含最优抗体(最优解)的数据库中 选择出N个抗体。
二、免疫算法的基本模型及算法
• 3.免疫算法的基本步骤
(3)计算亲和力：计算抗体和抗原之间，抗体与抗体之间 的亲和力 a.抗体v与抗原的亲和度为
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Ａ ｓ ａ ｔ ｏ ｅ Ｍｕｔ Ｏ ｊｃ ｖ ｍ ｎ ｌｏ ｔｍ ｂｓｄ ｏ ｍ ｒ ｌｎｌＳｌｃ ｏ （ Ｉ — Ｓ ｓｐｏ ｏｅ ｎ ｔｉ ｐｐｒ ｂｔ ｃ：Ａ ｎ ｖｌ ｌ— ｂｅｔ ｅＩ ｍｕ ｅＡ ｇｒｈ ａｅ ｎ Ｍｅ ｏｙ Ｃｏａ ｅ ｔ ｎ ＭＯ Ａ ＭＣ ）ｉ ｒｐ ｓｄ ｉ ｈｓ ａ ｅ ｒ ｉ ｉ ｉ ｅｉ
ｐｏｌｍ ｏ ｌ—ｂｅｔ ｅ ｅｅｔ ｅ ｎ ａ ｅｔ ｅ ｏ ａ ｃｓ ｒｂｅ ｆｍｕｔ ｏｊｃｉ ｆ ｃｉ ｌ ａ ｄｈ ｓｂ ｔ ｒｐ ｒ ｒ ｎｅ． ｉ ｖ ｆ ｖｙ ｅ ｆｍ
Ｋｅ ｏｄ ：ｉｍｕ ｅｐ ｎｉｌ； ｍｏ ｌｎｌｓｌｃｏ ； ｌ— ｂｅｔ ｅＰ ｒｔ ｏ ｔ ｌｓｌｔ ｎ ａ ｎｔ ｙ ｗ ｒｓ ｍ ｎ ｒ ｃｐｅｍｅ ｒ ｃ ａ ｅｅｔ ｎｍｕｔ ｏｊｃｉ ； ａ ｏ ｐｉ ｏ ｉ ；ｆ ｉ ｉ ｙ ｏ ｉ ｉ ｖ ｅ ｍａ ｕ ｏ ｆ ｙ ｉ
证 种 群 分布 度 的 同 时 ， 有 比 Ｎ Ｇ — Ｉ 好 的 收敛 性 和 速 度 。 拥 Ｓ Ａ Ｉ更 关键 词 ： 疫 原 理 ； 忆 克 隆 选择 ； 目标 ；ａｅ 免 记 多 Ｐ ｒｔ ； ｏ解 亲和 度 一 Ｄ ：０３ ７６ｉ ｎ１０ — ３ １ ０ ８１ ．１ 文章编 号：０ ２ ８ ３ （０ ８ １— ０ ６ ０ 文献标识码 ： 中图 分类号 ：Ｐ ０ ． ＯＩ１ ． ８ ．ｓ．０ ２ ８ ３ ． ０ ． ０ ７ ７ ｓ ２ ６ １０ — ３ １２ ０ ）６ ０ ５ — ４ Ａ Ｔ ３１ ６
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种基于记忆 克隆选择 的多 目标免疫算法
彭 维， 黄辉 先 ， 建伟 ， 密青 徐 李
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Ｐ ＥＮＧ Ｗ ｅ ， ｉＨＵＡＮＧ ｉ ｘａ ＸＵ Ｊａ － ｉ Ｌ — ｉｇ Ｈｕ－ ｉｎ， ｉｎ ｗｅ ， Ｉ Ｍｉ ｑｎ
湘潭大学 信息工程学院 ， 湖南 湘潭 ４ １０ １ １５
Ｃｏｌ ｇ ｆ Ｉ ｆｒ ｔｏ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ Ｘｉｎ ｔ ｎ Ｕｎｖ ｒ ｉ ， ａ ｇａ Ｈｕ ａ １ ５ Ｃ ｉａ ｌ ｅ ｏ ｎ ｏ ｍａｉ ｎ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ ， ａ ｇ ａ ｉ ｅｓｔ Ｘｉ ｎ ｔｎ， ｎ ｎ ４１ ， ｈ ｎ ｅ ｙ １０
ｂ ｉ ｔ ｄ ｃｎ ｔ ｅ ｖ ｎ ｒ ｕ ｉ ｇ ｈ ｍｅ ｈ ｎ ｓ ｏ ｃａ ｉ ｍ ｏ ｃ ｏ ａ ｓ ｌｃ ｉｎ ｎ ｒ ａ ｉ ｌ ｍｍｕ ｅ ｙ ｔｍ． ｋ ｎ ｏ ａｆ ｉ ｃ ｌｕ ａ ｉｎ ｍｅｈ ｄ ｉ ｆ ｌ ｎ ｌ ｅｅ ｔ ｉ ｏ ｇ ｎ ｓ ｉ ｏ ｍａ ｎ ｓ ｓｅ Ａ ｉｄ ｆ ｆ ｎｔ ｉ ｙ ａｃ ｌｔ ａ ｏｌ ｔｏ ｓ ｓ ｒ ａ ｏ ａ ｌ ｏ ｓｒ ｃｅ ｉ ｔ ｅ ｅ ｔ ｅ ａ ｅ ｏ ｏｕ ｉｎ ｏ ｎ ｌ ｉ ｔ ｅ ｎ ｉｏ ｙ ｇ ｏ ｐ， ｕ ｅ ｓ ｎ ｂ ｙ ｃ ｎ ｔ ｔｄ ｎ ｈ ｎ ｗ ｌｏ ｉ ｕ ｈ ｗｈ ｃ ｓ ａ ｃ ｅ ｎ ｔ ｎ ｙ ｏ ｈ Ｐ ｒ ｔ ｓ ｌ ｔ ｒｕ ｄｙ ｎ ｈ ａ ｔ ｄ ｒ ｕ ｂ ｔ ｏ ｂ
摘 要： 借鉴 生物免疫原理 中克 隆选择机理 ， 设计 了一种基 于记忆克隆选择 的多 目标免 疫算法。该算法构建 了一种亲和度的快速
计算方法 ， 并在抗体种群全局搜 索 Ｐ ｒｔ ａｅ ｏ解的 同时， 也在记忆单元进行局部搜 索， 有效地提 高 了搜 索效率和收敛性 。 选取 了六种典 型的 多目标优化 函数进行算法仿真测试研 究， 并与经典的多 目标进化算 法 Ｎ Ｇ —１ Ｓ Ａ Ｉ进行 了比较 。 仿真研究结果证 明了新算法在保