混沌粒子群优化算法在水库防洪优化调度中的应用

为改善粒子群优化算法的寻优性能,提出了一种新的算法——混沌粒子群算法。该算法将混沌搜索机制引入到粒子群算法中来增加粒子的多样性,采用自适应惯性权重因子模型来设置惯性权重因子,改善了算法的全局寻优能力,并将其用于水库防洪优化调度中。实例计算表明该算法能较好地克服了粒子群算法易早熟和陷入局部最优的缺点,为解决水库防洪优化调度问题提供一种新的有效途径。     

一种新的差分进化约束优化算法

对于约束优化问题,目前提出的差分进化算法大多采用罚函数法,但此方法对罚参数有很强的依赖性.基于此,把约束优化问题中的约束条件当作一个目标函数,从而把约束优化问题转化为有两个目标函数的多目标优化问题.借鉴多目标优化中的Pareto的概念,对种群中的个体规定等级,便于在优胜劣汰过程中确定选择概率.同时,在算法陷入局部最优时,采用一种不可行解替换机制来提高算法搜索能力.对13个标准测试问题的测试结果表明,与动态惩罚函数的进化算法、可行性规则的差分进化算法、采用随机排序的进化策略以及人工免疫响应约束进化策略相比,新算法在求解精度上均具有一定的优势.     

基于人工免疫-蚁群算法的平面QoS路由模型

人工免疫算法具有快速随机的全局搜索能力,但系统中的反馈信息利用不足且有大量无为的冗余迭代。蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,但初期信息素匮乏。本文提出一种基于人工免疫-蚁群算法的混合算法,采用人工免疫算法生成信息素分布,利用蚁群算法求优化解。将该算法用于求解包含带宽、时延和最小代价约束条件在内的平面QoS路由模型问题,进行计算机仿真。结果表明,该算法是一种收敛速度和寻优能力都比较好的优化方法。     

一种社会网络搜索免疫优化算法

基于社会网络所表现出的强大的信息搜索和传播能力,提出了一种新颖的免疫优化算法--社会网络搜索免疫优化算法．该算法将优化问题的求解看作是信息的传递过程,利用经典社会网络搜索模型即Kleinberg网络模型的建模方法来构造免疫算法的寻优进化过程．通过网络的结构增长机制,分别由短程连接算子和长程连接算子来引入抗体种群中的新个体．当搜索进行到一定程度时,自适应地调整长程连接搜索概率,避免算法陷入局部极值,能够最终找到目标的最优解．短程连接算子和长程连接算子的引入充分利用了抗体种群的结构信息,加快了种群收敛速度,同时降低了算法陷入局部极值点的概率．通过对复杂函数优化问题的测试、理论分析及实验结果表明,与粒子群算法、克隆选择算法等已有算法相比,新算法可以更好地保持解的多样性,收敛速度快,求解精度高,鲁棒性强．     

免疫蚁群算法在电力系统无功优化中的应用

将人工免疫算法和蚁群算法相结合形成免疫蚁群算法,运用免疫机理提取疫苗获得初始解,通过免疫操作加快算法收敛速度,并用基于浓度的选择机制抑制算法的＂早熟＂.将该算法用于求解电力系统无功优化问题进行仿真,结果表明它的收敛速度和计算精度都有较大提高.     

粒子群优化人工免疫粒子滤波器

为解决粒子滤波算法中存在的粒子退化和样本枯竭问题,提出一种新的粒子滤波算法.利用粒子群优化思想促使采样粒子向高似然区域移动,减缓粒子权值的退化;再通过人工免疫算法中的变异操作扩大算法寻找最优值的范围并增加粒子的多样性,避免算法陷入局部最优,增强算法的全局搜索能力,进而缓解样本枯竭.实验表明,该算法比标准粒子滤波的状态估计精度提高近40倍,比扩展卡尔曼粒子滤波提高近28倍,比无迹卡尔曼粒子滤波提高近6倍,滤波效率为37.523％,是标准粒子滤波的37倍,该算法具有更好的实时性和更高的状态估计精度,能有效缓解粒子的退化和样本的枯竭.     

一种改进的BBO算法及在热工PID优化中的应用

为了提高BBO算法在热工系统PID控制器参数优化方面的性能,改善其寻优能力,给出一种改进的生物地理学优化算法。在原有的迁移操作的基础上引入粒子群优化算法的寻优策略,使整个迁移过程具备一定的方向性,同时应用淘汰策略剔除迁移突变后较差的参数。一方面方向性的迁移及淘汰机制保证其快速的寻优收敛特性,另一方面突变机制保证广域搜索的全局特性,避免陷入局部极值。将其与原BBO算法进行比较,仿真结果表明改进的BBO算法在收敛速度和收敛精度上较标准BBO算法有较大提高,应用于PID控制器参数优化是可行的。     

用于函数优化的改进免疫克隆多样性算法

免疫系统具有许多可以用于解决工程和科学问题的特性,人工免疫系统是基于免疫系统特性而发展的新兴智能系统.针对免疫算法的多样性,利用免疫系统克隆选择和克隆抑制机制,提出一种用于函数优化的改进免疫克隆多样性算法,以达到简化复杂系统函数算法的目的.多样性算法是一种基于免疫系统抗体多样性机制而开发的免疫算法,这里给出了改进的算法步骤,指出改进算法与原算法的主要区别以及所依据的免疫系统原理;文章还对算法的复杂性进行了分析,证明了改进免疫系统克隆多样性算法可以利用相对小的候选解群体解决复杂函数优化问题.     

基于正态云模型的果蝇优化算法

针对果蝇优化算法在寻优过程中易陷入局部最优、寻优结果对算法参数的选取依赖性较强而导致结果不稳定等现象,在研究相关理论的基础上从算法的结构上对算法性能进行分析,通过基准函数的测试研究了影响算法性能的主要因素,将云模型相关理论引入算法改进,从算法的寻优步长和最优解产生机制两方面对算法进行优化改进.在算法的嗅觉搜索阶段引入味道浓度影响因子,由味道浓度影响因子自适应动态调整算法的搜索步长,提高算法的全局搜索能力和局部寻优能力;在计算味道浓度阶段引入正态云模型,利用正态云发生器以果蝇个体到原点的距离为期望生成正态云,体现算法中果蝇个体味道浓度的随机性和模糊性,改进算法最优解的产生机制,提高算法的寻优精度.最后将改进后的算法应用于自动组卷系统,建立基于云模型果蝇优化算法的自动组卷数学模型,通过实验验证了算法在组卷效率和组卷精度上都具有较好的效果.     

核聚类人工免疫网络评价函数研究

人工免疫系统是对基于生物免疫系统的模式识别机制而构造的信息处理方法的总称.对一种专门用于聚类分析的人工免疫系统模型--核聚类人工免疫网络进行研究.在核聚类人工免疫网络方法中,模式类的特征值的评价函数不仅是引导方法最终收敛的关键因素,同时,也决定了该方法的聚类分析效果.专门研究了核聚类人工免疫网络中特征值评价函数的具体形式及其对聚类分析效果的影响,从而为进一步完善和更好地应用该方法提供参考.     

免疫克隆优化聚类技术

将人工免疫系统中的克隆选择优化应用于无监督分类与识别问题,提出了一种新的免疫克隆聚类算法.该算法利用克隆算子能够同时在同一父代抗体周围的多个方向进行全局或局部搜索,促使种群中抗体快速进化,从而在特征空间内快速获得聚类问题的全局最优聚类中心,有效克服了经典聚类算法易陷入局部极值的缺点,并从理论上证明了该算法具有全局收敛性．对7个人工数据集的聚类实验和两幅纹理图像的分割实验表明:新算法比常用的K均值算法的平均分类精度高20.9％,比另一种基于遗传算法的聚类方法的平均分类精度高20.3％．     

一种免疫补体优化算法

针对目前提出的免疫优化算法在求解优化问题时还存在收敛速度慢,往往不能求得最优解,鲁棒性低的问题,基于生物免疫补体激活原理,提出了一种免疫补体优化算法。在算法中,依据补体激活理论,设计了主要的补体算子：分裂算子和结合算子,并根据补体激活过程,通过补体算子的作用对问题解不断优化,求得全局最优解。最后对算法的收敛性和鲁棒性进行了理论分析,并将免疫补体优化算法与典型的克隆选择算法进行了对比实验。理论与实验结果表明了免疫补体优化算法是收敛的,并且收敛速度更快,求得的最优解更好,鲁棒性更高。     

一种新的免疫克隆选择算法在多峰寻优中的应用

为了解决Castro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、训练时间长的问题,提出了一种新的免疫克隆选择算法,该算法基于一个压缩阈值和新的收敛标准,能够动态确定种群大小,具有很强的全局和局部搜索能力,可以搜索到全局最优点和尽可能多的局部极值点.与Castro克隆选择算法相比,多峰搜索的成功率提高了1.2倍、平均迭代次数减少了一半.仿真实验的结果也表明该算法在平均运行时间减少了56%的情况下多峰函数的优化效果得到了显著改善.     

Immune response-based algorithm for optimization of dynamic environments

A novel immune algorithm suitable for dynamic environments (AIDE) was proposed based on a biological immune response principle. The dynamic process of artificial immune response with operators such as immune cloning, multi-scale variation and gradient-based diversity was modeled. Because the immune cloning operator was derived from a stimulation and suppression effect between antibodies and antigens, a sigmoid model that can clearly describe clonal proliferation was proposed. In addition, with the introduction of multiple populations and multi-scale variation, the algorithm can well maintain the population diversity during the dynamic searching process. Unlike traditional artificial immune algorithms, which require randomly generated cells added to the current population to explore its fitness landscape, AIDE uses a gradient-based diversity operator to speed up the optimization in the dynamic environments. Several reported algorithms were compared with AIDE by using Moving Peaks Benchmarks. Preliminary experiments show that AIDE can maintain high population diversity during the search process, simultaneously can speed up the optimization. Thus, AIDE is useful for the optimization of dynamic environments.     

求解多峰优化问题的改进布谷鸟算法

布谷鸟算法是一种简便而高效的元启发式算法.然而,布谷鸟算法在求解复杂的多峰优化问题时通常存在易陷入局部最优解的缺点.针对布谷鸟算法的这种缺点,结合神经网络算法和布谷鸟算法的特性,提出一种基于神经网络的布谷鸟算法.该算法的核心思想是借助改进神经网络算法的强大全局搜索能力和动态种群策略来平衡布谷鸟算法的全局搜索能力和局部搜索能力,从而减少布谷鸟算法陷入局部最优的可能性.该算法首先将种群中的个体依照适应度值的优劣进行排序,然后对种群中最好的一半个体通过布谷鸟算法进行优化,对种群中最差的一半个体通过改进的神经网络算法进行优化,最后将所有个体组成一个新的种群,并从中筛选出最优解.采用24个复杂基准测试函数检验所提出算法求解多峰优化问题的性能,并将优化结果与神经网络算法,布谷鸟算法以及一些改进的布谷鸟算法所获取的优化结果相比较.实验结果表明:所提出的算法充分地展现了神经网络算法和布谷鸟算法的优势,其在求解质量,求解效率以及求解稳定性上均显著优于其它算法.     

ANFIS建模的人工免疫聚类算法应用研究

结合锌钡白干燥煅烧生产过程的建模问题,针对ANFIS存在的网络易陷入局部极小点缺陷,提出了一种基于人工免疫聚类的ANFIS建模算法.该算法通过免疫网络对其抗体及记忆数据集逐代克隆、变异及抑制操作,提取有用的模糊规则数目,避免ANFIS训练陷入局部极小点的可能性.从理论机理及仿真研究上分析免疫聚类对ANFIS网络建模性能的作用,取得了良好的辨识效果.     

A new artificial immune algorithm and its application for optimization problems

A new artificial immune algorithm （AIA） simulating the biological immune network system with selfadjustment function is proposed in this paper. AIA is based on the modified immune network model in which two methods of affinity measure evaluated are used, controlling the antibody diversity and the speed of convergence separately. The model proposed focuses on a systemic view of the immune system and takes into account cell-cell interactions denoted by antibody affinity. The antibody concentration defined in the immune network model is responsible directly for its activity in the immune system. The model introduces not only a term describing the network dynamics, but also proposes an independent term to simulate the dynamics of the antigen population. The antibodies＇ evolutionary processes are controlled in the algorithms by utilizing the basic properties of the immune network. Computational amount and effect is a pair of contradictions. In terms of this problem, the AIA regulating the parameters easily attains a compromise between them. At the same time, AIA can prevent premature convergence at the cost of a heavy computational amount （the iterative times）. Simulation illustrates that AIA is adapted to solve optimization problems, emphasizing muhimodal optimization.     

一种计算机安全发展的新技术：人工免疫

随着网络的发展，计算机安全问题日益突出。现有的抗病毒技术已经无法快速抑制病毒的繁衍和传播。本文探讨了一种计算机安全发展的新技术——人工免疫，即基于生物免疫系统的计算机病毒免疫技术。在现代信息科学和生命科学相互交叉渗透的研究领域，由生物免疫系统启发的人工免疫系统是继脑神经系统(神经网络)和遗传系统(进化计算)之后的又一个研究热点。本文从理论的角度论述了计算机免疫和生物免疫的相似性；介绍了生物免疫系统机理以及计算机免疫系统的体系结构和常见算法。最后介绍了人工免疫工程的应用现状。     

求解TSP问题的三角形编码抗体克隆选择算法

在探讨遗传算法求解TSP问题中编码方式和交叉、变异算子作用特点的基础上,发现模板理论已经不能很好地适应TSP问题,主要是因为非二值符号编码和交叉算子对边的过度破坏导致子代难以继承父代的优良模式．为了克服上述问题,提出一种三角形表示的路径编码方案,并给出相应的启发式路径搜索策略;引入生物免疫系统的克隆选择机理加强局部搜索,进而构造一种适合TSP问题求解的人工免疫系统算法--超变异抗体克隆选择算法(HACSA)．典型TSP问题的求解表明,和Endoh等人的免疫算法和遗传算法相比,HACSA的计算复杂度相当,60％以上的求解结果达到或者超过问题已知的最优值,而相应的免疫算法和遗传算法几乎均陷入局部极值,无法获得满意的求解结果．