具有记忆功能的进化算法研究综述
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的需 要 ； 最 优 化 ：由于 具 有较 高亲 和 力 的抗 体 细 胞 在 选 择 和
２ 世 纪 ６ 年 代 ，遗 传算 法 由美 国Ｍｉｈ ａ 大 学 Ｏ ０ ｃ ｉｎ Ｊ ｌｎ 教授提 出。它是一类模拟生物进化过程而产生 ． ｌ ｄ Ｈｏ ａ 的由选择算子 、杂交算子和变异算子三个基本算子组成
提 出 的进 化 策 略 （ｖ ｌｔ ｎ ｒ ｔ ｔｇ ，Ｅ ） 展 而来 。 Ｅ ｏｕｉ ａｙＳｒ ｅｙ Ｓ发 ｏ ａ
于免疫系统克 隆选择理论的克隆选择算法 。第 三种是与
遗传算法等其它计算智能融合 的免疫遗传和进化算法 。
虽然三大分支在算法实现方面有一些细微差别 ，却有一
个共 同点 ，即都是直接借助生物进化 的基本思想和原理 来解决实际问题。 近年来的实践表明 ，仅仅使用遗传算法或者 以其为代 表的进化算法 ， 在模仿 ＾ 类智能她固 掉物 的能力方面还远远
的全 局 寻 优 算 法 ［ １ Ｊ 。 它从 一 个 初 始 种 群 出 发 ，通 过 选 择算 子 选 出适 应 度
分解过程 中占有优势 ，因而可 以产生较 多 目标很强的抗 体 ，使得对抗体 的识别更有效 。 局部搜索能力 ：分裂过程 中突变的存在使得抗 体可
以在 局 部 的 范 围 内发 生 变 化 ，以提 高识 别 能 力 。 淘 汰性 ：具有 较低 亲 和 力 的 淋 巴细 胞 将 会 被淘 汰 ，
引 言
进化算法是一类借鉴生物界 自然选择 和 自然遗传机
不容易 陷入局部 极值 ，能 以很 大的概率 找 到全 局最优 解 ；由于其固有 的并行性 ，适合于大规模并行计算 。 】
１ 免 疫算 法 ． ２
制的随机搜索算法 ，群体搜索策略和群体 中个体之间的
信息 交 换 是 进 化算 法 的两 大 特 点 。在 不 陷入 局 部 最 优解 的基 础 上 ，如何 提 高进 化 算 法 的记 忆 功 能 是 进 化 算 法研 究 中 的一 个 重要 方 向。
二 、提 高记忆 功 能的几种 改进 策略
２１ ． 遗传算法中可能的改进策略 为 提高遗传算法 的记忆功 能 ，我们可 以从 遗传算 法的组成算子改进 。对于选择算子而言 ，尽可能选择带
视 ，基于免疫系统机理开发的各种模型和算法广泛地应
用在 科学研究 和工 程实践 中 ，如计算机 安全 、智能优 化 、数据挖局 、故障诊断等等 。因此 ，算法 的改进也是 广大学者研究的热点 。
一
生物免疫系统是个分布式的 自适应动态平衡 系统 ，
具 有 学 习 、记 忆 和识 别 的功 能 ，近年 来 众 多 学 者开 始 模
仿免疫系统的作用机制用于其它领域 的研究 ，这些受生 物免疫 系统启发 而建立 的人工 系统称 为人 工免疫 系统 （ ｌ） Ａ Ｓ 。大量学 者提 出将免疫 系统的这一特性 应用于优 化 问题 中，并在进化计算领域对 免疫计算进行 了研究。 目前主要存 在 如下 三种类 型 的免疫算 法（ｍｍｕ ｅ Ｉ ｎ Ａｇ ｒｈ ｌ ｉ ｍ，ｔ ） ｏｔ ａ ，一种是模仿免疫系统抗体和抗原识别 、 结合 ，抗体产生过程而抽象 出来的免疫算法 ； 第二种是基
不足 ， 还必须更加深层次地挖掘 与利用人类 的智能资源 。
１１ 传 算 法 ．遗
其 中克隆选择理论由Ｂ ｒｅ １５ 年提 出，克隆选 ｕｎ ｔ ９ ９ 于
择原理 的基本思想是只有那些能够识别抗原 的细胞才进
行扩增 ，这些细胞被免疫 系统选择并保 留下来 ，而那些 不能识别抗原的细胞则不被选择 ，也不进行扩增口。 】 基于该理论的克隆选择算法具有 以下的特点 ： 多样性 ：为数不多的抗体去可 以满足所有免疫识别
、
进 化算 法 的主要 算法
进 化算 法 最初 由三大 分支 ：Ｈｏｌｎ ｇ 建 的遗传 ｌ ｄ￣ ａ
算 法 （ ｎ ｔ ｇ ｒｈ ，Ｇ 、Ｆ ｇ ｌ 出 的进 化 规 划 Ｇｅｅｉ Ａｌｏｉ ｍ ｃ ｔ Ａ） ｏ ｅ提
（ ｖ ｌｔ ｎ ｒ ｒｇａ Ｅ ｏｕｉ ａｙｐｏ ｒｍｍｉｇ，Ｅ ） ｏ ｎ ｐ 、Ｒｅｈ ｎ ｅｇ Ｓ ｈ ｆｌ ｅ ｅ ｂ ｒ和 ｃ ｗｅｅ
Ｅ ＨＡＮＧＥＯＦＥ Ｅ Ｉ ＮＣＥ ＸＣ ＸＰ Ｒ Ｅ
经验 交 流
具有记 忆功 能的进化算法研究综述
◆张 晓 丽
摘要 ：阐述 了进化算 法的基 本原理 ，讨论 了几种典型 的算 法 ，包括传统的 遗传 算法，基于免疫 系统克隆选择理论的克隆选择算 法，并通过分析 了其记忆功 能 ，指 出 可能 的 改进 形式 ，展 望 了今 后 的研 究 重点 和发 展 趋 势 。 关 键 词 ：进化 算 法 ；遗 传 算 法 ；克 隆 选择 ；记 忆 功 能
信息 系统 工程 Ｉ２ １ ．０ ０ １ ２ ４
９ ５wenku.baidu.com
Ｅ ＨＡＮＧＥＯＦＥ Ｐ ＲＩ ＮＣ 经 验交 流 ＸＣ Ｘ Ｅ Ｅ Ｅ
体就被永久的保存下来 ，从而可以在以 后产生第二阶段
响应 ，以迅速 识别 抗 原 。
三 、结 语
进 化算法在很 多领域 中得到应 用 ，遗传算法 主要 应用在系统建模和模式识别、过程控制和机器人控制 、 组合优化等等 。而人工免疫系统也正引起人们的极大重
高个体 ，再 由杂交 、变异算子分别先后进行杂交运算和 变异运算 ，一直重复执行该过程 ，使种群进化越来越接
近某 一 目标 。一般 步 骤 为 ：初 始 化种 群 ；选 择 ；交 叉 ；
从而使得免疫系统 的识别 能力不断的提高。 学习记忆性 ：在第一阶段 响应结束时 ，有部分 的抗
变异 ；判断终止条件 。遗传算法 的搜索具有 以下优势 ：
参 考 文献
［ 李少渡， 军著． １ １ 胡建 遗传编程 与机电 系统创新设计Ｉ ． 机 Ｍ】 北京：
械 工业 出版 社 ． ０ ． ２ ９ ０
有优秀基 因的个体进入到下一代的进化中。对于交叉算
子而言 ，尽可能保 留优秀基因 ，对优秀基 因片段进行交
２ 世 纪 ６ 年 代 ，遗 传算 法 由美 国Ｍｉｈ ａ 大 学 Ｏ ０ ｃ ｉｎ Ｊ ｌｎ 教授提 出。它是一类模拟生物进化过程而产生 ． ｌ ｄ Ｈｏ ａ 的由选择算子 、杂交算子和变异算子三个基本算子组成
提 出 的进 化 策 略 （ｖ ｌｔ ｎ ｒ ｔ ｔｇ ，Ｅ ） 展 而来 。 Ｅ ｏｕｉ ａｙＳｒ ｅｙ Ｓ发 ｏ ａ
于免疫系统克 隆选择理论的克隆选择算法 。第 三种是与
遗传算法等其它计算智能融合 的免疫遗传和进化算法 。
虽然三大分支在算法实现方面有一些细微差别 ，却有一
个共 同点 ，即都是直接借助生物进化 的基本思想和原理 来解决实际问题。 近年来的实践表明 ，仅仅使用遗传算法或者 以其为代 表的进化算法 ， 在模仿 ＾ 类智能她固 掉物 的能力方面还远远
的全 局 寻 优 算 法 ［ １ Ｊ 。 它从 一 个 初 始 种 群 出 发 ，通 过 选 择算 子 选 出适 应 度
分解过程 中占有优势 ，因而可 以产生较 多 目标很强的抗 体 ，使得对抗体 的识别更有效 。 局部搜索能力 ：分裂过程 中突变的存在使得抗 体可
以在 局 部 的 范 围 内发 生 变 化 ，以提 高识 别 能 力 。 淘 汰性 ：具有 较低 亲 和 力 的 淋 巴细 胞 将 会 被淘 汰 ，
引 言
进化算法是一类借鉴生物界 自然选择 和 自然遗传机
不容易 陷入局部 极值 ，能 以很 大的概率 找 到全 局最优 解 ；由于其固有 的并行性 ，适合于大规模并行计算 。 】
１ 免 疫算 法 ． ２
制的随机搜索算法 ，群体搜索策略和群体 中个体之间的
信息 交 换 是 进 化算 法 的两 大 特 点 。在 不 陷入 局 部 最 优解 的基 础 上 ，如何 提 高进 化 算 法 的记 忆 功 能 是 进 化 算 法研 究 中 的一 个 重要 方 向。
二 、提 高记忆 功 能的几种 改进 策略
２１ ． 遗传算法中可能的改进策略 为 提高遗传算法 的记忆功 能 ，我们可 以从 遗传算 法的组成算子改进 。对于选择算子而言 ，尽可能选择带
视 ，基于免疫系统机理开发的各种模型和算法广泛地应
用在 科学研究 和工 程实践 中 ，如计算机 安全 、智能优 化 、数据挖局 、故障诊断等等 。因此 ，算法 的改进也是 广大学者研究的热点 。
一
生物免疫系统是个分布式的 自适应动态平衡 系统 ，
具 有 学 习 、记 忆 和识 别 的功 能 ，近年 来 众 多 学 者开 始 模
仿免疫系统的作用机制用于其它领域 的研究 ，这些受生 物免疫 系统启发 而建立 的人工 系统称 为人 工免疫 系统 （ ｌ） Ａ Ｓ 。大量学 者提 出将免疫 系统的这一特性 应用于优 化 问题 中，并在进化计算领域对 免疫计算进行 了研究。 目前主要存 在 如下 三种类 型 的免疫算 法（ｍｍｕ ｅ Ｉ ｎ Ａｇ ｒｈ ｌ ｉ ｍ，ｔ ） ｏｔ ａ ，一种是模仿免疫系统抗体和抗原识别 、 结合 ，抗体产生过程而抽象 出来的免疫算法 ； 第二种是基
不足 ， 还必须更加深层次地挖掘 与利用人类 的智能资源 。
１１ 传 算 法 ．遗
其 中克隆选择理论由Ｂ ｒｅ １５ 年提 出，克隆选 ｕｎ ｔ ９ ９ 于
择原理 的基本思想是只有那些能够识别抗原 的细胞才进
行扩增 ，这些细胞被免疫 系统选择并保 留下来 ，而那些 不能识别抗原的细胞则不被选择 ，也不进行扩增口。 】 基于该理论的克隆选择算法具有 以下的特点 ： 多样性 ：为数不多的抗体去可 以满足所有免疫识别
、
进 化算 法 的主要 算法
进 化算 法 最初 由三大 分支 ：Ｈｏｌｎ ｇ 建 的遗传 ｌ ｄ￣ ａ
算 法 （ ｎ ｔ ｇ ｒｈ ，Ｇ 、Ｆ ｇ ｌ 出 的进 化 规 划 Ｇｅｅｉ Ａｌｏｉ ｍ ｃ ｔ Ａ） ｏ ｅ提
（ ｖ ｌｔ ｎ ｒ ｒｇａ Ｅ ｏｕｉ ａｙｐｏ ｒｍｍｉｇ，Ｅ ） ｏ ｎ ｐ 、Ｒｅｈ ｎ ｅｇ Ｓ ｈ ｆｌ ｅ ｅ ｂ ｒ和 ｃ ｗｅｅ
Ｅ ＨＡＮＧＥＯＦＥ Ｅ Ｉ ＮＣＥ ＸＣ ＸＰ Ｒ Ｅ
经验 交 流
具有记 忆功 能的进化算法研究综述
◆张 晓 丽
摘要 ：阐述 了进化算 法的基 本原理 ，讨论 了几种典型 的算 法 ，包括传统的 遗传 算法，基于免疫 系统克隆选择理论的克隆选择算 法，并通过分析 了其记忆功 能 ，指 出 可能 的 改进 形式 ，展 望 了今 后 的研 究 重点 和发 展 趋 势 。 关 键 词 ：进化 算 法 ；遗 传 算 法 ；克 隆 选择 ；记 忆 功 能
信息 系统 工程 Ｉ２ １ ．０ ０ １ ２ ４
９ ５wenku.baidu.com
Ｅ ＨＡＮＧＥＯＦＥ Ｐ ＲＩ ＮＣ 经 验交 流 ＸＣ Ｘ Ｅ Ｅ Ｅ
体就被永久的保存下来 ，从而可以在以 后产生第二阶段
响应 ，以迅速 识别 抗 原 。
三 、结 语
进 化算法在很 多领域 中得到应 用 ，遗传算法 主要 应用在系统建模和模式识别、过程控制和机器人控制 、 组合优化等等 。而人工免疫系统也正引起人们的极大重
高个体 ，再 由杂交 、变异算子分别先后进行杂交运算和 变异运算 ，一直重复执行该过程 ，使种群进化越来越接
近某 一 目标 。一般 步 骤 为 ：初 始 化种 群 ；选 择 ；交 叉 ；
从而使得免疫系统 的识别 能力不断的提高。 学习记忆性 ：在第一阶段 响应结束时 ，有部分 的抗
变异 ；判断终止条件 。遗传算法 的搜索具有 以下优势 ：
参 考 文献
［ 李少渡， 军著． １ １ 胡建 遗传编程 与机电 系统创新设计Ｉ ． 机 Ｍ】 北京：
械 工业 出版 社 ． ０ ． ２ ９ ０
有优秀基 因的个体进入到下一代的进化中。对于交叉算
子而言 ，尽可能保 留优秀基因 ，对优秀基 因片段进行交