基于免疫的并行单亲遗传算法研究

在分析了单亲遗传算法的优越性与存在不足的基础上，借鉴生物免疫概念与理论并结合并行计算的思想，提出了一种新的遗传算法——基于免疫的并行单亲遗传算法。理论分析和仿真结果表明，该算法不仅能够有效地保持群体多样性，而且减轻了遗传算法后期的波动现象，同时收敛速度有明显的提高。     

基于免疫规划的模拟退火算法

通过对模拟退火算法优缺点的分析，提出了一种新型的模拟退火算法——基于免疫规划的模拟退火算法。该算法借鉴了生物免疫概念与理论，将免疫规划的全局寻优能力与模拟退火算法的局部寻优能力相结合，克服了模拟退火算法运算效率低的缺点。理论分析和仿真结果表明，该算法不仅能够有效地保持种群的多样性，而且收敛速度和稳定性都有了明显提高，收敛到最优值的比例可达到91%。