免疫克隆選擇算法研究及其應用.pdf

1、人工免疫系統(tǒng)是模擬生物免疫系統(tǒng)的高性能、自組織、強魯棒性的人工智能系統(tǒng)。本文主要在深入探索和研究了生物免疫系統(tǒng)中蘊含的智能學習機制。提出了一種高效的免疫優(yōu)勢克隆選擇算法模型；設計了一種面向組合優(yōu)化問題的局部最優(yōu)免疫優(yōu)勢克隆選擇算法；并將免疫優(yōu)勢克隆選擇算法與蟻群算法相結合構造了一種新的免疫蟻群克隆選擇算法；最后將免疫智能算法與現代自抗擾控制理論相結合提出了一種免疫智能自抗擾控制技術理論與方法。主要研究工作包括以下幾個方面：
　　

2、 (1)提出了一種免疫優(yōu)勢的克隆選擇算法框架模型，將克隆倍增算子予以改進，改進了親和力函數，算法通過局部最優(yōu)免疫優(yōu)勢，克隆擴增，動態(tài)高頻變異等相關算子的操作，同時引入濃度調節(jié)機制抗體克隆刪除等操作保證抗體群的多樣性，使算法在深度搜索和廣度尋優(yōu)之間取得了平衡，理論分析了算法的收斂性，實驗比較驗證算法的高效性。
　　 (2)提出了一種面向組合優(yōu)化問題的局部最優(yōu)免疫優(yōu)勢克隆選擇算法，設計出一種針對TSP問題的局部最優(yōu)免疫優(yōu)勢算子，通過

3、局部最優(yōu)免疫優(yōu)勢算子操作獲得優(yōu)秀抗體，將優(yōu)秀抗體按照親和力和濃度大小進行克隆擴增，通過高頻動態(tài)變異，提高抗體親和力成熟的效率，同時引入濃度調節(jié)，與抗體克隆刪除等相關算子避免了算法未成熟收斂。通過實驗結果表明了該算法的可行性、有效性，具有較快的收斂速度，同時具有精確的最優(yōu)解。
　　 (3)將免疫優(yōu)勢克隆選擇算法與蟻群算法相結合，提出了一種免疫蟻群克隆選擇算法。該算法將螞蟻分成兩種狀態(tài)，擴大了解的搜索空間，有效抑制了收斂過程中的早熟

4、停滯現象，將禁忌表中的抗體通過克隆擴增、高頻變異等免疫算子操作得到精英螞蟻，再對抗體記憶庫引入局部最優(yōu)免疫策略。理論分析了算法的收斂性，并將其應用于組合優(yōu)化問題求解，實驗結果表明提高算法的求解精度。
　　 (4)將免疫智能算法與現代自抗擾控制理論相結合，利用改進的免疫克隆選擇算法的強優(yōu)化能力，將其應用于自抗擾控制器優(yōu)化，提出智能自抗擾控制器的優(yōu)化方法和步驟，充分發(fā)揮了自抗擾控制器優(yōu)越性，最后將免疫智能自抗擾控制器應用于非線性系統(tǒng)