基于免疫原理的优化算法及应用研究

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作为一个复杂的生物系统,免疫系统具有强大的信息处理能力。基于免疫机理发展起来的人工免疫系统具有噪声忍耐、自组织、自学习、记忆等优良特性;它吸取了分类器、神经网络等系统的优点。其独特的信息处理方式,为求解复杂的优化和控制问题提供了有益的参考。本文对基于免疫原理的优化进行了研究探讨。主要研究内容和成果如下: 1. 对人工免疫系统的生物学理论基础、免疫优化机理进行了概述,综述了国内外在该领域的理论及工程应用研究情况,并简单介绍了常见的免疫算法及其特点。 2. 借鉴B细胞的克隆选择、免疫网络及Baldwin 效应等机制,提出了一种针对多模态函数优化的免疫算法,通过与小生境遗传算法及克隆选择算法的实验比较,结果表明该算法优化速度快,保持模式多样性的能力强,具有较强的优化能力。 3. 借鉴免疫反应机理,提出一种动态环境下的免疫算法。通过与几种典型算法的比较,仿真结果表明该算法具有较强的动态优化能力,跟踪性能及其跟踪变化的效率都较强,优化性能较为稳定。 4. 将动态免疫算法用于城市交通信号控制,提出一种城市交通信号免疫自适应控制方法。通过仿真实验进一步验证算法在实际工程应用中的有效性。
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