人工免疫网络算法的改进及免疫优化应用

摘要：

基于人工免疫网络算法(aiNet)模型,借鉴禁忌搜索算法(TS)的思想,提出一种禁忌搜索与人工免疫的混合算法,即人工免疫网络算法(TS-aiNet).在算法中引入禁忌表,禁忌那些在网络迭代中亲和度连续不再增加的细胞,并通过特赦准则赦免一些被禁忌的优良状态;增加1个记忆表,用于保存成熟的记忆细胞;重新定义高斯变异方式,以保证多样化的有效搜索.利用Markov链证明算法全局收敛性,通过对多个典型系统测试函数的仿真实验定量分析该算法的性能,并与经典克隆选择算法和opt-aiNet算法进行比较研究,分析特征参数对算法性能的影响.实验结果表明,该算法在多模态搜索空间中具有更强的全局收敛性、稳定性和寻找极值点能力,能够克服早熟现象,是一种有效的全局优化搜索方法.

关键词：人工免疫、优化、免疫网络算法、禁忌搜索算法

所属期刊栏目：40

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;北京市教委重点学科共建项目

在线出版日期：2010-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1345-1353