一种改进的克隆选择优化算法

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一种改进的动态克隆选择算法在病毒检测中的应用研究

初次免疫应答（ｒａｍｎｅｏｓ）记忆检测器识别抗原，ＰｉｒＩｕｅＲｓｎｅ，ｍｙｍｐ叫做二次免疫应答（ｅｏｄｒＩｍｎｅＳｃｎａｕｅＲ．ｙｍｓｎｅ。检测器识别抗原可以通过计算二者的亲和力ｐｓ）ｏ，）Ｙ来实现，亲和力的计算公式为，）ｒＮ，Ｙ＝／其
感染了病毒的文件被定义为非自体 Ⅳ，没有感染的文件被定义为自体Ｉ则有Ｉ，ｓ，ｓＮ＝ＳｎｕＮ＝。Ｓ和 Ⅳ Ｐ
具有相同的结构，都是符号串。在计算机免疫系统中，抗体（ｎｂｄ）通常用检测器（ｅｃｒ来表示，Ａｔｏｙ，ｉＤｔｔ）ｅｏ抗
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
维普资讯
第５期
许
春等：一种改进的动态克隆选择算法在病毒检测中的应用研究
７５
动态克隆选择算法有如下几个步骤：
１初始化：）随机生成一个属性串（免疫细胞）的群体。２群体循环：）对每一个抗原： ①选择那些与抗原具有更高亲和力的细胞进行检测； ②变异产生新的免疫细胞，遗传上代免疫细胞的特性，同时经自体耐受后，成长为成熟免疫细胞，与免疫计算，参如不能经过自体
耐受，则将该免疫细胞去掉，并把其特性作为自体加人自体集合； ③亲和力计算：计算每个变异后的细胞与抗
原的亲和力。
３循环：）重复步骤２，）直到一个给定的收敛标准被满足。
２２对动态克隆选择算法的改进．
按照动态克隆选择算法，变异产生的免疫细胞可能与该家族病毒的亲和力较小，既不能达到其他家族病

一种改进的静态克隆选择算法及其应用研究

小组提出的静态克隆选择算法，并将之应用于系统中，最后对改进算法进行了仿真实验。
２入侵检测系统模型的体系结构
从系统构成的角度来看，入侵检测系统至少包括数据提
取、入侵检测、响应处理３个部分。本文模拟自然免疫系统，构造一个ＩＤＳ服务器一一入侵检测引擎分布式系统。ＩＳ中Ｄ心服务器模拟自然界的１级淋巴器官，同具体的检测网络相
作为安全的最后屏障，可以在一定程度上预防和检测来自系统内外部的入侵。现有的网络入侵检测系统在许多方面不尽如人意，其中两个突出的问题是误报率高和缺乏自适应性。人类免疫系统帮助人体抵御外界有害病原体的侵蚀，其
系统融合智能协议分析、人工免疫、遗传算法等智能技术，并对其中的克隆选择算法进行了深入研究，改进了Ｆｒｓｏｒｔｅ
ｏｅｃｏａｅｅｔｎａｇｒｔｍ，ａｄｐｔｏｗａｄａｍｐｏｅｃｅｆＦｒｅｔＳｓａｉｌｎｌｓｌｃｉｎａｇｒｍ．ｅｓｍｕａｉｎｒｓｌｓｉｄｃｔｎｔｌｎｌｓｌｃｉｌｏｈｈｏｉｎｕｓｆｒｒｎｉｒｖｄｓｈｍｅｏｏｒｓ ’ ｔｔｃｏａｅｅｔｏｌｏｔｃｉｈｈＴｉｌｔｅｕｔｉａｅｏｎｔａｅｉｒｖｄａｇｏｔｍｓｓｐｒｏｏｒｓ ’ ｓａｉｌｎｌｅｅｔｌｏｔｍｎｐｒｏｍａｃｈｔｍｐｏｅｌｒｈｉｕｅｒＯＦｒｅｔＳｔｔｃｏａｌｃｉａｇｒｈｉｅｆｒｎｅｈｔｉｉｔｃｓｏｎｉ

改进免疫克隆选择算法的多目标轨迹优化

ｍｉｎｉｍｕｍｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｉｍｍｕｎｅｃｌｏｎｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＴｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｉｒｔｈｍｕｓｅｓＴｅｎｔｃｈａｏｔｉｃｓｅｑｕｅｎｃｅｉｎｉｔｉｌａｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｄｉｖｅｒｓｉｔｙａｎｄｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙｏｆｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎｇｒｏｕｐｓ，ｕｓｅｓｔｈｅａｄａｐｔｉｖｅｍｕｔａｔｉｏｎｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｌｇａｏｒｉｔｈｍ￣ｇｌｏｂｌａｓｅａｒｃｈａｎｄ
ｌｏｃａｌｓｅａｒｃｈｃａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓａｎｄａｄｏｐｔｓｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｂｉｎａｒｙｃｒｏｓｓｏｖｅｒｏｐｅｒａｔｉｏｎｉｎｏｒｄｅｒｔｏｅｎｈａｎｃｅｓｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ’ Ｓ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ，ＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００８２，Ｃｈｉｎａ）

改进的免疫克隆选择算法及其在多峰值寻优中的应用

—
ｐａｅｒｈｃｐｂｌｙ，ｌｎｒｉｉｇｐｒｏｅｋｓａｃａａｉｔｉｏｇｔａｎｎｅｉｄ，ｅｃ．Ｔｉｅａｇｒｔｍ，ｂｓｄｏｅｌｃｄｎｎｅｆ—ａｐｉｇｔｈｓｎｗｌｏｉｈａｅｎｒａｏｉｇａｄｓｌｄａｔｎ
ＣＨＡＮＧＺｉｉｇｈｙｎ，ＨｉＩＡＮＬ，ＪＡＮＧＤｗｅ，ＲＵＡＮＷｅｑａｇａｉｎｉｎ
（ｃｏｌｆｕｍｔｎＮｒｅｓＤａｌＵｉｒｔ，ｉｎ１２１，ｈｎ）ＳｈｏｏＡｔａｉ，ｏｔａｔｉｉｎｖｓｙＪｉ３０２Ｃｉａｏｏｈｎｅｉｌ
行时间和平均找到的峰值点个数都明显优于Ｃｓｏａｔ克隆选择算法，ｒ多峰值函数的优化效果得到了显著改善。关键词：人工免疫系统；克隆选择；实数编码；自适应变焦变异中图分类号：Ｔ１Ｐ３文献标识码：Ａ文章编号：０２—１６（００００３０１０６３２１）２— １８— ５
Ａｂｔａｔ：ｒｖｓｄｉｓｒｃＡｅｉｅｍｍｕｅｃｌｎａｅｅｔｏｌｏｉｈｉｕｏｗａｄｔｅｏｖｈｏｌｍｓａｓｎｒｍｈｓｎｏｏｉｌｓｌｃｉｎａｇｒｔｍｓｐｔｆｒｒｏｒｓｌｅｔｅｐｒｂｅｒｉｇｆｏｔｅＣａ・ｉｔｏｃｌｎａｅｅｔｏｌｏｉｍ，ｓｃｓｅｐｒｅｃｅｅｄｎｙｉｈｏｆｒｔｎｏｏｕｌｔｎｓｚｒｏｏｉｌｓｌｃｉｎａｇｒｔｈｕｈａｘｅｉｎｅｄｐｎｅｃｎｔｅｃｎｍａｉｆｐｐａｉｉｅ，ｗｅｋｍｕｉｉｏｏａｈ

基于改进克隆选择算法的函数优化问题

ｗｏｆｃｏｓｉｔｃｏｎ．ｅｔａｔｒｒｆｎｔｎｏｃｎｒｔｎｏｎｉｏｙＩｒｅｏｅｓｒｈｒｓｎｅｉｈｔｋｓｔａｔｒｎｏａｃｕｔＴｈｗｏｆｃｏｓａｅａｉａｄｃｎｅｔａｉｆａｔｄ．ｎｏｄｒｎｕｅｔｅｉｙｏｂｔｅｒｉｇａｄｓｒｉｉｇｐｏａｉｔｆｔｅｅｃｌｎｎｉｏｉｓｉｈａｔｒｉｅｉｎｄｔｉｒｕｅｔｅｅｆｃｒｍｈｏｍｅｇｎｎｕｖｖｎｒｂｂｌｏｘｅｌｔａｔｄｅ，ａｗｅｇｔｆｃｏｓｄｓｇｅｏｄｓｉｔｈｆｔｆｏｔｅｔｉｙｈｅｂｔｂｅｗ
（．ｃｏｌｆｎｏｍａｏｃｎｅｎｎｉｅｒｇＣｎｒｌｏｔｉｅｓｙＣａｇｈ１０３Ｃｉａ１ＳｈｏｏＩｆｒｔｎＳｉｃｄＥｇｎｅｉ，ｅｔｕｈＵｎｖｒｉ，ｈｎｓａ０８，ｈｎ；ｉｅａｎａＳｔ４２ＣｌｇｆｎｏｍａｏｄｏｕｉｔｎｎｉｅｒｇＨａｓｔｅｆｃｅｃｄＴｃｎｌｙＹｅａｇ１０６Ｃｉａ．ｏｌｅＩｆｒｔｎａｍｍｎａｏｇｅｎ，ｕｎｎｔｕＳｉｅｈｏｏ，ｕｙ４０，ｈ）ｅｏｉｎＣｃｉＥｎｉｎＩｉｔｏｎａｅｎｇｎ４ｎ
摘要：根据传统克隆选择算法的不足，出了一种改进的克隆选择算法．设计了具有自适应能力的改进变异算子．提抗体基因位变异概率取决于抗体亲和度；并提出了兼顾亲和度和浓度两种因素的改进选择算子．通过函数优化仿真实验证

一种改进的克隆选择算法及其函数优化应用

测试时，本算法抗体种群６４，记），抗体种群变异概率ｐ＝６／４０；记忆单元变异概
ｆｌ１Ｏ一６８００２８００４５２０２８００１６００２０４０
便利条件，甚至影响着时代的脚步。
参考文献：［１］张友滨．网络化进程对计算机及信息技术发展的影响［Ｊ］．黑龙江科技信息，２０１４（２２）．［２］贾丽坤．信息技术的发展及其对公共行政的影响［Ｊ］．改革与开放，２０１１（０４）．
年来信息技术的发展显然已经让我们的生活发生了巨大的变化，但是信息技术的未来是不可估量的。随着时代的变迁，信息技术会在历史的长河中不断散发着其光芒，对社会、个人都将产生更多的影响，其会给我们创造出更多的
【３］郭新宁．信息技术时代下电子信息技术发展中的问题及发展趋势［Ｊ］．电脑知识与技术，２Ｏ１３（３４）作者单位：昌黎县龙家店镇初级中学，河北秦皇岛０６６６００
《《《《《《上接第１３７页
１Ｏ一１４８００６０００９２００９６００４ＯＯ６１２０
８
１Ｏ
１Ｏ
１０
率ｐ＝２／４０；抗体种群克隆规模为３，记忆单元克隆规模为１３，记忆单元记忆最佳抗体的随机连续基因位数Ｉ－－４Ｘｉｔ（ｉｔ为迭代次数），最大迭代次数为１００，为了使每代的计算次数与之相

基于多类数据分类的改进克隆选择算法

Ｉｐｏｅｌｎａｅｅｔｏｌｏｉｈｍｏｕｔ．ｌｓｔｌｓｉｃｔｏｍｒｖｄｃｏｌｓｌｃｉｎａｇｒｔｆｒｍｌｉｃａｓｄａａｃａｓｆａｉｎｉ
ＺＨＥＮＧａｈａＬＵＯｎ－ｉＸｉｎ－ｕ．Ｙａｍｎ（ＣｌｇＣｍｕｅｃｎｅａｄＴｃｎｌｙｏｌｅｏｏｐｔＳｉｃｎｅｈｏｏ，Ｈｕｑａｎｖｒｔ，ａｅｕｉｎ３１２，ｈｎ）ｅｆｒｅｇａｉｏＵｉｓｙＸｉｍｎＦｊ６０１Ｃｉａｅｉａ
摘
要：对传统的克隆选择算法（Ｓ只依次单独针对某一类样本数据进行监督学习从而造成分类效率和精针ＣＡ）
确度不高的问题，出一种基于改进克隆选择算法的多类监督分类算法。算法通过进化学习可以同时获得多类样本提
数据的最佳聚类中心，化过程中抗体适度值的计算综合考虑各类的类内相似性和类间差异性，而保证得到的最进从佳聚类中心更具代表性。后续的分类实验中，分别利用常用的４组ＵＩ据和红树林多光谱Ｔ遥感图像对算法进Ｃ数Ｍ
ＡｓａｔｈａｉｏａＣｏａＳｌｔｎＡｇｒｈ（Ｓｂｔｃ：ＴｅｔｄｉｌｌｌｅｃｏｌｏｔｍＣＡ）ｃｎｏｌｐｏｉｅｓｐｒｉｄｌｒｉｇｆｅｔｎｔｅｏｒｒｔｎｎｅｉｉａｎｙｒｖｕｅｖｅａｎｒｃｒｉｙｆｄｓｅｎｏａａｐ
ｓｍｐｅｄｔ．ｗｈｃｙｒｓｌｉｏｒｃａｓｃｔｎｅｃｅｃｎｃｕａｙｔｕｌ．ｌｓｕｅｖｓｄｃａｓｆａｉｎａｌａａｉｈｍａｅｕｔｎｌｗｅｌｓｉａｉｆｉｎｙａｄａｃｒｃ，ｈｓａｍｕｔｃａｓｓｐｒｉｅｌｓｉｃｔｆｏｉｉｉｏａｇｒｈａｅｎＣＡｓｐｏｏｅ．ＴｉｌｏｔｍａｂａｎｏｔｌｃｕｔｒｎｅｔｒｏｅｍｕｔｃａｓｓｍｐｅｄｔｔｌｏｔｍｓｂｓｄｏＳｗａｒｐｓｄｉｈｓａｇｒｈｃｎｏｔｉｐｉｌｓｉｇｃｎｅｆｔｌ — ｌｓａｌａａａｉｍａｅｈｉｔｅｓｍｅｔ．Ｔｅａｐｏｒａｅｖｌｅｏｎｉｏｉｓｃｎｉｅｏｈｔｅｓｍｅｃａｓｓｍｉｒｔｓａｄｔｅｄｆｒｎｌｓｉｅｅｃｓｈａｍｅｈｐｒｐｔａｔｆａｔｄｅｏｓｄｒｔａｌｓｉｌｉｉｎｈｉｅｅｔａｓｄｆｒｎｅ，ｉｉｉｂｂｈａｅｆｃｆｔｕｈｅｔｃｕｔｒｃｎｅｒｅｒｓｎａｉｅＣａｓｃｔｎｅｐｒｎｓｕｅＩｄｔｎｎｒｖｈｓｅｔａＴｈｓｔｅｂｓｌｓｅｔｒｉｍｏｅｒｐｅｅｔｔ．ｌｓｉａｉｘｅｍｅｔｓｄＵＣａａａｄｍａｇｏｅｍｕｉｐｃｒｌＭｅＳｖｉｆｏｉｉｇｓｎｂａｎｄｔｅｏｅａｌｃａｓｆａｉｎａｃｒｃｆ９％ｍａｅ，ａｄｏｔｉｅｈｖｒｌｌｓｉｃｔｃｕａｙｏ２ｉｏａｄＫａｐｏｆｃｅｔｏ９．ＵＣａａａｓｏｏｄｎｐａｃｅｉｎｆ０．１ｉＩｄｔｌｏｇｔａｇｏ

改进克隆选择算法的层叠滤波器的优化设计

ａｇｒｈ（ＣＡ）ｉｐｅｅｔｄｗｉｔｄｃｓｏｃｎｌｐｒｔｎｉｕｔｎｏｓｖｌｔｎｏｅｍｍｒ — ｌｏｔｍＩＳｉｓｒｓｎｅ，ｈｃｉｒｕｅｐｌｌａｏｅａｒｄｓｌｅｕｏｕｉｆｈｅｏｙＵｈｎｏａｙｏｏａｍａｅｏｔ
ｎｔａｄｔｅｒｓｒｅｒｕｉｎｈｅｅｖｄｇｏｐ．Ｔｈｅｎｍｂｒｏｌｎａｒｉｌｓｉｈｍｏｉｃｎａｐｉｅｙｃａｇｔｈｉｆｕｅｆｃｏｌｐａｔｃｅｎｔｅｍｅｒｕｎｔａｄａｔｖｌｈｎｅｗｉｔｅｒａ－ｙｈｉｉｙｃｎｃｎｒｔｏ．ｆｎｔｏｅｔａｉｎＲｅｒｕｎｇｏｅａｉｎｒｄｅｗｅｎｐｒｎｅｅａｉｎｎｄｃｉｄｇｎｅａｉｎｎｔｅｍｅｇｏｐｉｐｒｔｓａｅｍａｅｂｔｅａｅｔｇｎｒｔｏｓａｈｌｅｒｔｏｓｉｈｍ— ｏ
ＡｂｓｒｃＴｈｐｉｌｄｓｇｆｓａｋｆｌｅｓｉｃｕｌｙａｐｉｚｔｎｏｏｉｖｏｅｎｆｎｔｎ．Ｉｒｅｏｔａｔ：ｅｏｔｍａｅｉｎｏｔｃｔｒｓａｔａｌｎｏｔｍｉａｉｆａｐｓｔｅＢｏｌａｕｃｉｉｏｉｏｎｏｄｒｔｓｅｄｕｈｐｉｚｎａｅａｄｐｏｕｃｌｂｌｏｉｌｄｓｇｆｔｅｓａｋｆｔｒｐｅｐｔｅｏｔｍｉｉｇｒｔｎｒｄｅａｇｏａｐｔｍａｅｉｎｏｈｔｃｌｅｓ，ａｍｐｏｅｌｎａｅｅｔｏｉｎｉｒｖｄｃｏｌｓｌｃｉｎ

基于多模态函数优化的改进克隆选择算法

（ｏｅｅｏｎｏｍａｏｅｈｏｏｙａｄＳｉｃ，ａｋｉＵｉｒｉ，ｉｊ００１ＣｌｇｆＩｆｒｔｎＴｃｎｌｇｎｃｅｅＮｎａｎｖｓｙＴａｉ３０７）ｌｉｎｅｔｎｎ
ＡｂｔａｔＴｈｓａｅｎｌｓｓｔｅｄｓｄａｔｇｓｏＬｓｒｃ：ｉｐｐｒａａｙｅｈｉａｖｎａｅｆＣＯＮＡＬｉｈＷａｒｐｓｄｂｄＣｓｒｎｎｕｅｏＧｗｈｃＳｐｏｅｙｅａｔｏａｄＶｏＺｂｎｆｒｏ
Ｋｅｗｏｄ：ｍｕｔｍｏａｕｃｉｎｏｔｚｔｎ，ｉｈｌｎｌｓｌｃｉｎａｇｒｈ。ｏｌｔｏｖｒｅｃｉｙｒｓｌ－ｄｌｆｎｔｐｉａｉｎｃｅｃｏａｅｅｔｌｏｉｍｃｍｐｅｅｃｎｅｇｎｅ。ｉｏｍｉｏｏｔｍｍｕｅａｇｒｈｎｌｏｉｍｔ
利用马尔柯夫链为数学工具，理论上证明了ＮＳ的完全收敛・（ｏｌｅＣｎｅｇｎｅ。算法与ＣＯＡＧ进行了从ＣＡＣｍｐｅｏｖｒｅｃ）该ｔＬＮＬ
仿真比较实验，不仅验证了ＮＳＣＡ理论上的完全收敛性结论，同时验证了所提算法对于求解多模态问题更为有效．且具
ｍｕｔｄｌｆｎｔｎｏｔｚｔｎｉ０２Ｕｓｇｎｃｅｈｏｏｙｍｅｒｍｅｈｄ。ｒｄｅｔｍｅｈｄｎｅｅｌｅｔａｎｌｍｏａｕｃｉｐｉａｉｎ２０．ｉｉｈｅｔｃｎｌｇ，ｍｏｙｉｏｍｉｏｎｔｏｇａｉｎｔｏａｄｒｓｍｂｅｒｓｒｉ

改进的克隆选择算法及其应用

ＩｐｏｅｏｅＳｌｃｉｎＡｌｏｉｈａｄＩｓｍｒｖｄＣｌｎｅｅｔｏｇｒｔｍｎｔｐｉａｉｎＡｐｌｔｃｏ
ＣＨＡＮＧｈ－ｉｇＨＡＮ，ＩＺｉｙｎ，ＬｉＪＡＮＧ－ｉＤａｗｅ
（ｃｏｌｆｔｍａｏｎｉｅｒｇＮｒｅｓａｌＵｎｖｒｉ，ｉｎ１２１，ｈｎ）ＳｈｏｏＡｕｏｔｎＥｇｎｅｉ，ｏｔａｔｕｉｉｅｓｔＪｌ３０２ＣｉａｉｎｈＤｉｙｉ
［ｂｔａｔｎｏｄｒｔｏｖｈｘｓｄｐｏｌｈｔａｅｔｅｐｐｌｔｎｓｚｅｕｒｄｔｅｄｔｒｎｄｂｅｅｐｒｎｅｗｅｋｒｌ—ｅＡｓｒｃ］Ｉｒｅｓｌｅｔｅｅｉｅｒｂｅｔａｒｏｕａｉｉｅｒｑｉｂｅｅｍｉｅｙｔｘｅｉｃ，ａｅｔｐａｏｔｍｓｈｏｅｏｈｅｍｕｉｋ
中田分类号：Ｔ３１２Ｐ１・５
改进的克隆选择算法及其应用
常志英，韩莉，姜大伟
（东北电力大学自动化工程学院，吉林吉林１２１）３０２摘要：为解决Ｃｓｏａｒ克隆选择算法中存在的种群规模需根据经验确定、多峰搜索能力弱、训练时间长等问题，出一种新的免疫克隆选ｔ提
ｓａｃａａｉｉｎｏｇｒｔａｎｎｉｏｓｒｌｎｅｅｔｏｌｏｉｍ．ｔｐｏｓｓａｎｗｍｍｕｅｃｏｅｓｌｃｉｎａｇｒｔｍａｅｎｒａｅｒｈｃｐｂｌｙａｄｌｎｅｒｉｉｇｔｔｍｅｆｒＣａｔｏｃｏｅｓｌｃｎａｇｒｔｉｈＩｒｐｏｅｅｉｎｌｎｅｅｔｏｌｏｉｈｂｓｄｏｅｌ

改进型动态自适应克隆选择算法

总第２７６期
２１第１０２年期
计算机与数字工程
Ｃｍｐｔｒ＆ＤｇｔｌｎｉｅｒｇｏｕｅｉｉｇｎｅｉａＥｎ
Ｖｏ．０Ｎｏ１克隆选择算法
刘俊辉李娜
郑州４０１）５０１（郑州牧业工程高等专科学校信息工程系
ｏｔｖｒｔｎｏｅａｉｎｕｓｑｅｔ，ｎｉｏｙｐｐｌｔｎｗａｄｕｔｄｂｐｅｅｃｏｓｖｒｔｅｅａｅｎｗｏｕａｉｎｕａｉｉｐｒｔ．Ｓｂｅｕｎｌａｔｄｏｕａｉｓａｊｓｅｙｓｈｒｒｓｏｅｇｎｒｔｅｐｐｌｔ．Ｔｈｅｅｔｎａｄａｏｏｙｂｏｏｏｅｓｌｃｉｎｏ
使得该算法在选择时具有一定的针对性，而加快了它的全局搜索速度，从仿真结果验证了所提算法的有效性、可行性。
关键词克隆选择；体；变异概率；抗球面杂交
ＴＰ０．３１６中图分类号
ＩｒｖｄＤｙａｉａｔｖｏｅＳｌｃｉｎＡｌｏｉｈｍｐｏｅｎｍｃＡｄｐｉｅＣｌｎｅｅｔｏｇｒｔｍ
１引言
人工免疫系统（ｒｉｃｌｍｍｕｅＳｓｅＡＩ）根据ＡｔｉａＩｆｉｎｙｔｍ，Ｓ是
的亲和度大小将抗体群分为记忆单元和一般抗体单元，采
用高亲和度的记忆单元抗体群在较小领域内精细搜索局部
最优解、中亲和度的一般抗体单元在较大领域内进行全局
ＡｂｔａｔＡｔｐｅｅｔｌｎｅｓｌｃｉｎａｇｉｓｒｃｒｓｎ，ｃｏｅｅｔｏｌｏｒｔｈｍｓａｎｅｌｅｐｉｚｔｏｌｏｉｈｗｈｉｈｉｄｌｐｌｄＨｏｖｒｒｄｔｏａｉｎｉｔｌｉｎｔｏｔｍｉａｉｎａｇｒｔｍｇｃｓｗｉｅｙａｐｉ．ｅｗｅｅ，ｔａｉｉｎｌｃｏｅｅｔｏｌｏｉｈｈｓｔｅｄｆｃｅｙｏｌｄｓｌｃｉｎｎｏｒｅｏｏｅｃｍｅｔｓｄｆｃｅｃ，ａｐｏｅｙａｃａａｉｅｃｏｅｓｌｃｌｎｅｓｌｃｉｎａｇｒｔｍａｈｅｉｉｎｃｆｂｉｅｅｔｏ．Ｉｄｒｔｖｒｏｈｉｅｉｉｎｙｎｉｒｖｄｄｎｍｉｄｐｔｌｎｅｅ — ｎｍｖｔｏｌｏｉｈｗａｒｐｓｄｉｎａｇｒｔｍｓｐｏｏｅ．Ｆｉｓｌｒｔｙ，ａｃｒｉｇｔｆｉｉｙｎｔｏｙｐｐｌｔｏｓｄｎｍｉａｌｉｉｅｎｏｍｅｒｎｉｏｙｕｉｓａｄｇｎ— ｃｏｄｎｏａｆｎｔ，ａｉｄｏｕａｉｎｗａｙａｃｌｄｖｄｄｉｔｍｏｙａｔｂｄｎｔｎｅｂｙｅａｎｉｏｎｔ．Ａｎｈｎ，ｖｒａｉｎｐｏａｌｙＯａｈａｉｄｙｗｈｃｓｄｎｍｉａｌｏｒｃｅｙｍｅｎｆａｆｉｙｗａｓｄｔａｒｒｌａｔｂｄｙｕｉｓｄｔｅａｉｔｏｒｂｂｉｔｆｅｃｎｔｉｂｏｉｈｗａｙａｃｌｃｒｅｔｄｂａｓｏｆｉｔｓｕｅＯｃｒｙｙｎ

克隆选择算法对无刷直流电机控制器的优化研究

克隆选择算法对无刷直流电机控制器的优化研究发布时间：2023-07-10T07:29:08.493Z 来源：《科技新时代》2023年6期作者：吴斌[导读] 无刷直流电机因其结构简单，成本低，运行可靠等优点被广泛应用于各种领域。

矢崎（中国）投资有限公司 201802摘要：本文研究了针对无刷直流电机控制器的优化问题，并提出了一种基于克隆选择算法的模糊控制规则优化方法，通过调整模糊隶属度函数来确定控制系统中的模糊规则库。

通过对不同参数下的电机运行状态分析，选取合适的隶属度值和比例因子。

通过对该系统的稳定性分析，得到了在不同负载情况下，基于克隆选择算法的模糊控制器参数变化范围，并给出了具体的实现方法。

根据仿真实验结果，所设计的控制系统表现出了出色的响应速度和无超调特性，同时还展现出了高度的自适应性和鲁棒性。

关键词：克隆选择算法；无刷直流电机；控制器优化引言：无刷直流电机因其结构简单，成本低，运行可靠等优点被广泛应用于各种领域。

近年来，克隆选择算法对无刷直流电机控制器的优化得到了广泛关注和研究，并取得了较好的效果。

但是由于传统的克隆算子容易出现早熟收敛现象，所以在进化过程中会造成种群多样性下降而导致后期陷入局部最优解或产生不可行解等问题，因此需要对克隆策略进行改进以提高系统性能。

1克隆选择算法的含义克隆选择算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了生物学中的自然选择和遗传机制。

通过对一组个体进行复制、变异和竞争，从而不断优化群体的适应度，最终找到最优解。

在克隆选择算法中，首先需要生成一组初始个体，即染色体。

然后，通过克隆操作对个体进行复制，再对这些个体进行变异操作，产生新的个体。

接下来，通过适应度函数对每个个体进行评价，选取适应度高的个体作为下一代的父代，从而保留优秀的基因。

最后，通过竞争操作筛选出最优解，完成算法的优化过程。

在无刷直流电机控制器中，克隆选择算法可以应用于控制器参数的优化。

通过对控制器参数进行编码，将其转化为染色体，然后利用克隆选择算法进行优化。

一种改进的克隆选择算法在多峰值函数优化中的应用

一种改进的克隆选择算法在多峰值函数优化中的应用
吴义虎;杨秋实
【期刊名称】《计算机工程与科学》
【年(卷),期】2008(030)004
【摘要】为了解决de Castro 2002 年提出的CLONALG算法在多峰值函数优化时多峰搜索能力弱、训练时间长的问题,本文提出了一种改进的克隆选择算法.该算法运用新的克隆选择操作、克隆变异操作和最佳抗体停止进化操作,并且引入了抗体抑制操作,不仅可以动态调整种群大小,具有较强的全局和局部搜索能力,而且搜索时间较短.与Castro的克隆选择算法相比,本文算法在较短的时间内可以搜索到全局最优解和更多的局部最优解.
【总页数】4页(P56-59)
【作者】吴义虎;杨秋实
【作者单位】长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076;长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.改进的免疫克隆选择算法及其在多峰值寻优中的应用 [J], 常志英;韩莉;姜大伟;阮文强
2.改进差分进化策略在多峰值函数优化中的应用 [J], 夏慧明;周永权
3.一种改进的用于多峰值函数优化的自适应克隆选择算法 [J], 靳宗信;郑良仁;樊红娟
4.一种改进的克隆选择算法及其函数优化应用 [J], 阳文学;陈喆
5.一种改进的遗传算法在多峰值函数优化问题中的应用 [J], 吴燕仙
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克隆选择算法的优化和品质因数

摘
要：针对传统的克隆选择算法可能存在的早熟收敛现象和缺少交叉操作问题，提出一种高效的克隆退火优化
算法．该算法结合了模拟退火算法与免疫系统的克隆选择机制，并保持全局搜索和局部搜索的平衡，可以有效提高算法的搜索效率，从而加快算法的收敛速度同时，提出一种品质因数模型来分析该算法的动态性能，并运用Ｍａｒｋｏｖ链理论对其收敛性进行分析．最后，将该算法应用到关联规则数据挖掘中，取得了较为理想的实验结果．关键词：品质因数；收敛性；马尔可夫链；克隆选择算法：群体多样性
ｌ０００．９８２５／４９１１．ｈｔｍ
英文引用格式：ＳｈｕＷＮ，ＤｉｎｇＬＸ．Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄｑｕａｌｉｔｙｆａｃｔｏｒｏｆｅｌｏｎａｌｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ＲｕｎａＪｉａｎＸｕｅＢａｏ／ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｔｆｗａｒｅ，２０１６，２７（１１）：２７６３－２７７６（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｓ．ｏｒｇ．ｏｎ／１０００ — ９８２５／４９１１．ｈｔｍ
软件学报ＩＳＳＮ１０００ — ９８２５，ＣＯＤＥＮＲＵＸＵＥＷＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ，２０１６，２７（１１）：２７６３ — ２７７６【ｄｏｉ：１０．１３３２８０．ｃｎｋｉ．ｊｏｓ．００４９１１】 ◎中国科学院软件研究所版权所有．

改进的克隆选择算法在模糊规则发现中的应用

（ｏｌｇｆｎｏｍａｉｎＴｃｎｌｇｎｃｅｃ、ｎａＵｎｖｒｉ，ｉｊ００ＣｌｅｏｆｒｔｅｈｏｏｙａｄＳｉｅＮａｋｉｉｅｓｙＴａｉ３０７）ｅＩｏｎｔｎｎ１
［ｓｒｃ］ＴｉｐｐｒｒｐｓｓｅｔｏｎｚｙｒｌｓｓｇａｒｖｄｃｏａｓｌｃｉｎａｇｒｈＩｅｎｗｍｅｈｄｔｅｖｌａｉｎＡｂｔａｔｈｓａｅｏｏｅｎｗｍｅｈｄｔｆｄｆｚｕｅｉｎｉｏｅｌｎｌｅｔｌｏｉｍ．ｎｔｅｔｏ，ｈａｕｔｐａＯｉｕｕｎｍｐｅｏｔｈｅｏ
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等特性，也包含表明规则对规则集整体性能影响程度的量化特性，即一致性贡献和完备性贡献。将该方法用于发现股票２０日移动平均线与历史量价之间的模糊规则的仿真试验收到了满意结果。关健词：克隆选择算法；小生境克隆选择算法；模糊规则；规则发现；股票预测
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一种求解TSP问题的改进克隆选择算法

Novel Immune Clonal Selection for TSP Solution
LIU Zhao-hua, ZHANG Ying-jie, WU Jian-hui
(School of Computer and Communication, Hunan University, Changsha 410082, China)
i =1 N −1
Castro 等人最先提出了一种简洁的克隆选择算法(CSA)，并
成功地用于解决模式识别，数值优化和 TSP 等问题求解[6]，建立了克隆选择机理用于智能信息处理一般框架。王磊等人将遗传算法与免疫算子结合，构造了一种免疫遗传算法（IGA），并用于求解 TSP 问题[8]，文献[9]提出了求解 TSP 问题免疫算法的动态疫苗策略，将先验知识引入算法中，以提高算法的求解性能。文献[10]将传统搜索算子融入免疫算法中，提出了一种求解大规模 TSP 问题的自适应归约免疫算法。这些改进的算法在求解 TSP 问题中均取得了一定的效果。为进一步提高人工免疫算法求解组合优化问题的效率，提出了一种针对 TSP 问题的抗体局部最优免疫优势的克隆选择算法（LOICSA），算法首先通过局部最优免疫优势操作获得优秀抗体，将优秀抗体按照亲和力和浓度大小进行克隆复制，动态改变变异概率，高频变异等操作算子，加速抗体亲和力成熟，同时引入浓度调节，与抗体克隆删除等相关算子操作以保证抗体群的多样性，扩大搜索解空间，避免了早熟收敛。运用随机概率理论分析了算法的收敛性，实验仿
Abstract: To enhance the efficiency of artificial immune algorithms for Traveling Salesman Problem (TSP), a novel algorithm based on Local Optimization Immunodominance Clonal Selection Algorithm was proposed. The affinity maturation of antibody was enhanced by local Optimization Immunodominance operating, clone expansion and dynamic hyper mutation and so on. Simultaneously, adjusting mechanism of antibody concentration and antibody clonal deletion were introduced into this algorithm, which enhanced the diversity of antibody and get the balance between the depth and breadth research. Simulation testing illustrates that the algorithm has a remarkable quality of convergence velocity and global convergence reliability. Key words: artificial immune system (AIS); clonal selection algorithm; local optimization immunodominance; antibody concentration; TSP

一种改进的免疫克隆选择算法

一种改进的免疫克隆选择算法牛永洁;马亚玲【摘要】为了提高传统的克隆选择算法收敛速度慢、搜索能力弱、易局部最优化的缺陷,对基本的克隆选择算法进行了改进.改进的措施主要包括4个方面,分别是新的克隆方法、变异概率的自适应变化、替换策略的自适应变化、变异概率的突变.改进的克隆选择算法经过多个多峰值标准函数的仿真测试,具有较快的收敛速度和较强的寻找峰值的优点,改进的效果显著.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2014(022)004【总页数】3页(P23-25)【关键词】克隆选择;变异概率;克隆策略;自适应;突变【作者】牛永洁;马亚玲【作者单位】延安大学计算中心,陕西延安716000;河南中医学院图书馆,河南郑州450008【正文语种】中文【中图分类】TN711.1克隆选择算法是人工免疫系统中一种经典的免疫算法模型，2002年由De Castro 根据生物免疫系统理论中的克隆选择学说而提出[1]，这种算法简称为CLONALG。

由于克隆选择算法具有并行性、自适应性、学习、识别和记忆等优点，很快被应用到函数优化[2-3]、特征选择[4]、入侵检测[5]、图像分割[6-7]、机器学习[8]等领域。

但是CLONALG算法具有收敛速度慢、搜索能力弱、易陷入局部最优的缺点，本文对CLONALG算法在4各方面进行了改进，改进后的算法在收敛速度、搜索能力等方面都有显著的改善。

通过实验仿真，发现效果良好。

1 克隆选择算法克隆选择算法主要经过初始化、选择、克隆、变异、替换5个阶段，在系统初始化阶段随机生成N个问题域的可能解，在算法中被称为抗体，抗体被分为两个部分，一部分为记忆细胞M和剩余群体P，按照抗体和抗原的结合程度衡量抗体的优劣，结合度高的抗体表示能够解决抗原带来的问题，即结合度高的抗体更接近于问题的解，从种群中选择n个结合度较高的抗体，然后进行克隆，对克隆后的抗体进行高频变异，变异完成后将种群中C个抗体用重新随机生成的抗体替换，然后重新进行选择。

改进的克隆选择算法ICSA

改进的克隆选择算法ICSA
周大为;吴耿锋;胡珉
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2009(030)011
【摘要】针对传统的克隆选择算法存在的不足,提出一种改进的克隆选择算法ICSA.该算法在克隆选择算法的基础上,利用负选择算法优化了克隆初始抗体群的生成方式,加入对抗原性质的评判环节,引入克隆选择动力学模型来模拟生物免疫系统中抗体增殖的动态行为,用以指导ICSA中的抗体增殖,并针对盾构地下工程风险实时识别的要求,采用了在线和增量式的学习方式,做到边学习、边识别、边更新.ICSA 在标准数据集与盾构地下工程数据的仿真实验表明,在二分类模式识别上具有很高的分类性能.
【总页数】5页(P2741-2744,2748)
【作者】周大为;吴耿锋;胡珉
【作者单位】上海大学,计算机工程与科学学院,上海,200072;上海大学,计算机工程与科学学院,上海,200072;上海大学,悉尼工商学院,上海,201800
【正文语种】中文
【中图分类】TP312
【相关文献】
1.基于改进克隆选择算法的自抗扰控制参数整定 [J], 石建平; 刘鹏; 陈冬云; 陈雨青; 张子砚
2.基于改进克隆选择算法的区域交通灯配时优化 [J], 陈海洋; 金晓磊; 牛龙辉; 刘喜庆
3.基于动态自适应性的克隆选择算法改进研究 [J], 李德新;谢闰根
4.化验室资源调度优化的改进型克隆选择算法 [J], 顾伟伟;张栋良
5.基于改进克隆选择算法的机械臂运动学逆解 [J], 石建平;李培生;刘国平;刘鹏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

改进的克隆选择算法求解0-1背包问题

改进的克隆选择算法求解0-1背包问题
王炼红;章兢;龚固丰;何昭晖
【期刊名称】《湖南大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2009(036)003
【摘要】提出了一种改进的克隆选择算法(Improved CSA),该算法采用贪婪策略与宽限边界值相结合的方法,利用未成熟优良子群体提供的信息修改个体基因位来改善种群质量;同时增加一个历史至当前代最佳个体记忆单元防止种群退化.通过对2个0-1背包问题的仿真实验表明:该算法比一般CSA算法和遗传算法能更快的找到最优解;其搜索效率更高,性能更加稳定.
【总页数】4页(P81-84)
【作者】王炼红;章兢;龚固丰;何昭晖
【作者单位】湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082;湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082;湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082;湖南大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410082
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.改进的克隆选择算法求解高维背包问题 [J], 钱淑渠;武慧虹
2.求解0-1背包问题的克隆选择算法 [J], 杨玉
3.改进蚁群优化算法求解折扣{0-1}背包问题 [J], 张铭;邓文瀚;林娟;钟一文
4.一种改进的正弦余弦算法求解0-1背包问题 [J], 刘小娟;封成智;王联国
5.求解0-1背包问题的改进树种优化算法 [J], 张小萍
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