免疫克隆算法
基于正交设计的免疫克隆遗传算法
本 文在 免疫 克隆遗 传算 法 的基础 上 引入 了正交 实验设 计 的思想 ， 应用 到杂 交算 子 中 。实 验结 果表 明 ， 并
该算 法 收敛速 度 比经典算 法 更快 ， 求解 精度 高 出几个 数量 级 。
１ 算 法
１ １ 基 本 步 骤 ．
（ ）编码 １
采 用 实数 编码 。实数 编码 要 比二进 制编 码搜 索 的范 围大 ， 度 也 更高 ， 于 实数 编码 精 基
（ ） 即 Ｌ （ 。 Ｑ ， ２） Ｆ １ １
Ｌ２ Ｉ ｜ （ ２ １
Ｌ ２ ２
排 正交 试验 设计 ， 到 子代种 群 Ｐ ， 割形式 见式 （ ） 得 分 ４
ｆ １ （ ， ４ ５ ７ ：２ ， ， ） ｐ
Ｉ ２ １
（ ３）
将 ｐ ， 的第 一个染 色 体看成 是 第一个 因素 ， 三 个染 色体 看成 是第 二 个 因 素 。利用 正 交表 Ｌ （ 安 。 后 ２）
一
领域 里 的新方 法 。免疫 克隆遗 传算 法 能够产 生一 定 的克隆个 体 ， 中选 取较优 的个 体作 为后 代 ， 从 提高 了搜 索 速度 ， 且 加快 了算 法收 敛 。免 疫 克 隆遗 传 算 法 也 存 在 着 “ 熟 ” 局部 搜 索 能 力 差 的 问题 。 并 早 及 ］
的遗传 算法 能很 快 收敛到 最优 解附 近［ 。
（ ）选择 算子 ２
在选择 操作 中 ， 引入 一种适 应值 的非 单调 标度 变换 方法 ， 目的是 让 适 应值 较 低 的
个体也 有较 大 的机会 参与 种群 的进 化 ， 加种 群 的多 样性 ， 利 于算 法 进 化 。在 每代 的进 化 中 ， 保 留 增 有 都
免疫算法中的克隆变异操作
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基于免疫克隆选择算法的图像分割(精)
[4]
2
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免疫克隆选择算法
人工免疫系统[6](Artificial Immune System，AIS)是模仿
第 28 卷第 7 期 2006 年 7 月
电 子 与 信 息 学 报 Journal of Electronics & Information Technology
Vol.28No.7 Jul.2006
基于免疫克隆选择算法的图像分割
丛
摘 要
琳
沙宇恒
焦李成
西安 710071)
(西安电子科技大学智能信息处理研究所
segmentation methods, a novel algorithm based on immune clone selection and optimal entropy theory is presented in this paper. Immune clone selection algorithm performs not only local but also global search, and has better performance than Genetic Algorithm(GA) in searching for the optimal entropy threshold of images. The algorithm is depicted in detail and the computational complexity is given. In experiments, natural image and SAR image are selected, and the algorithm runs ten times independently and the mean numbers of function values are presented as the evaluation of the algorithm complexity. It shows that the algorithm presented in this paper can find better solutions with small generation and mean numbers of function values. So this method has better performance in stabilization and convergence than GA. Experimental results show that this method is feasible and effective. Key words Image segmentation, Artificial immune system, Clone selection, Genetic Algorithm (GA) 克隆选择算法作为一种新的全局优化搜索算法，在其算 法实现上兼顾全局搜索和局部搜索，吸取了遗传算法并行搜 索优点，通过接种疫苗和计算亲合度，使得算法快速收敛， 同时保持一定的多样性，抑制了早熟现象。本文将免疫克隆 选择算法应用到图像分割中，根据适应度函数的大小，不断 更新种群克隆的规模，来求得最优的图像分割阈值，达到了 较好的图像分割效果。通过实验数据分析，本文方法优于传 统的遗传算法。
免疫克隆选择算法的改进及其应用
免疫克隆选择算法的改进及其应用邱亚龙;张昕;范妙炳;叶奕纯;陈婷【摘要】Based on the principle of biological immune system, an improved immune clonally selection algorithm(ICSA) was proposed. The algorithm introduced the analysis of antigenic determinant, calculated the network cut factor of antibody space and the end times of antibodies evolution, and created environment required to produce antibodies; shock variation method was adopted to make antibodies mutated; Innovative space adaptive mutation was proposed creatively; The improved ICSA was applied to analyze the parameters optimization problem of the atmospheric pollution harm rate universal formulaRi=1/(1+ae-bxi)c; The results show that the algorithm within the scope of the global and local search is more exquisite. Solution accuracy is significantly increased.%基于生物免疫系统原理，提出了改进的免疫克隆选择算法。
免疫算法基本流程 -回复
免疫算法基本流程 -回复免疫算法（Immune Algorithm，IA）是仿生学领域的一种元启发式算法，它模仿人类免疫系统的功能，用于解决复杂问题的优化问题。
其基本流程包括问题建模、个体编码、种群初始化、克隆操作、变异操作、选择操作等，接下来本文将从这些方面进一步展开详细描述。
一、问题建模在使用免疫算法解决优化问题之前，需要将问题进行合理的建模。
建模过程主要涉及问题的因素、目标和约束条件等问题，例如在TSP（Traveling Salesman Problem）中，需要定义地图中所有城市之间的距离以及行走路线的长度等因素。
建模完成后，将其转化为适合于免疫算法处理的数学表示形式，这有助于优化算法的精度和效率。
二、个体编码从问题建模后，需要将问题的变量转化为适合免疫算法处理的个体编码，即将问题的解转化成一些序列或数值，这样才能进行算法的操作。
对于不同的问题，需要设计合适的编码方式，例如对于TSP问题，可以将城市序列编码成01字符串等。
三、种群初始化在免疫算法中，需要构建一个种群，种群中的每个个体代表了问题的一个解。
种群初始化是在搜索空间中随机生成一组解，并且保证这些解满足约束条件。
种群大小需要根据问题规模和计算能力来合理安排，一般情况下，种群大小越大，搜索空间越大，但是计算成本也越高。
四、克隆操作在免疫算法中，克隆操作是其中一个重要的基因变异操作。
该操作的目的是产生大量近似于当前最优的个体，增加搜索空间的多样性。
克隆操作的流程如下：1.计算适应度函数值，根据适应度函数值进行排序。
2.选择适应度函数值最优的一部分个体进行克隆操作。
3.对克隆个体进行加密操作，增加其多样性。
5、变异操作变异操作是免疫算法中的一个基本操作，其目的是使部分克隆个体产生和原个体不同的搜索方向，增加搜索空间的变异性。
在变异操作中，采用随机、局部搜索或任意搜索等方法来对某些个体进行改变其参数或某些属性，以期望产生一些新的解。
变异操作的流程如下：1.从克隆群体中随机选择一定数量的个体进行变异操作。
桁架结构多目标优化的免疫克隆选择算法
湖 南 大 学 学 报 （自 然 科 学 版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｈｕ ｎ ａ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ （ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ）
ｃ ｌ ｏ ｎ ａ ｌ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ （ Ｍ ＯＩ ＣＳ Ａ）ｔ ｏ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，ｔ ｈ ｅ ｕ ｎ ｉ ｆ ｏ ｒ ｍｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ
ｃ ｌ ｏｎ ａ ｌ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｗａ ｓ ａ ｐｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ． Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈｅ ｉ ｍ ｍｕ ｎｏ ｌ ｏ ｇｙ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ， ｔ ｈｅ ｎｏ ｎ — ｄｏ ｍｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｄ ｎ ｅ ｉ ｇ ｈｂ ｏｒ —
Ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ — ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｏｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
ＴＡＮＧ Ｈｅ — ｓ ｈ ｅ ｎ ｇ ，Ｈ Ｕ Ｃｈａ ｎ ｇ — ｙ ｕａ ｎ ，ＸＵＥ Ｓ ｏ ｎ ｇ — ｔ ａ ｏ － 。 ・ 。
ｓ ｏｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｂｔ ａ ｉ ｎｅ ｄ． Ｐｅ ｎ ａ ｌ ｔ ｙ ｆ ｕｎｃ ｔ ｉ ｏｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｗａ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｄｅ ａ ｌ ｗｉ ｔ ｈ ｖ ｉ ｏ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｃ ｏｎｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎｔ ｓ ． Ｓｅ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｃ ａ ｌ ｐ ｒ ｏｂｌ ｅ ｍｓ ｗｅ ｒ ｅ ｓ ｏｌ ｖ ｅ ｄ ｔ ｏ ｄ ｅ ｍｏ ｎｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｔ ｈｅ ｆ ｅ ａ ｓ ｉ ｂｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ａ ｎｄ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈｅ Ｍ ＯＩ ＣＳＡ ａ ｌ ｇ ｏｒ ｉ ｔ ｈｍ ，ａ ｎｄ ｔ ｈｅ ｒ ｅ ｓ ｕｌ ｔ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｏｔ ｈｅ ｒ ｏ ｐ ｔ Ｔｈｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｈａ ｓ ａ ｄ ｖ ａ ｎｔ ａ ｇｅ ｓ ｉ ｎ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇｅ ｎｃ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ，ｔ ｉ ｍｅ ｃ ｏ ｎｓ ｕｍｉ ｎ ｇ ａ ｎｄ ｓ ｏ ｌ ｕｔ ｉ ｏｎ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ．
一种用于风机故障诊断的免疫克隆特征选择算法
一种用于风机故障诊断的免疫克隆特征选择
算法
1. 引言
风机在工业生产和民用设施中均得到了广泛的应用。
由于风机长
时间运行，其叶片、轴承、齿轮等各部分易受磨损和损坏，导致故障
概率较高。
因此，对于风机的故障诊断和预测，具有重要的实用价值。
目前，传统的基于规则及统计分析的故障诊断方法已经逐渐显现了其
局限性，对于风机出现的复杂故障难以处理。
2. 免疫克隆特征选择算法
免疫克隆特征选择算法是一种基于免疫克隆算法的特征选择方法，该方法可以从众多特征中筛选出最重要的特征来进行风机故障诊断。
该方法独具特色，可用于从海量数据中进行特征选择和数据的降维处理，进而提高机器学习的分类预测能力。
3. 免疫克隆特征选择算法的流程
3.1 数据预处理
对于风机的故障数据，需要进行数据预处理，包括数据清洗、特
征提取、特征归一化等工作，以获得规范化的数据。
3.2 特征选择
将预处理后的数据特征构建成特征集，采用免疫克隆算法进行特征选择，从特征集中筛选出最优特征组合。
3.3 免疫克隆算法
该算法利用免疫系统中的克隆机制对特征进行筛选，根据特征的重要程度来构建特征权重，提高特征的分类预测能力，进而对故障数据进行准确的分类预测。
4. 结论
免疫克隆特征选择算法可以在风机故障诊断领域得到广泛应用，其特征选择能力和分类预测能力优越，可以提高风机故障预测的准确率。
该算法将成为未来风机故障诊断领域的重要研究手段。
免疫算法的克隆选择过程
免疫算法的克隆选择过程% 二维人工免疫优化算法% m--抗体规模% n--每个抗体二进制字符串长度% mn--从抗体集合里选择n个具有较高亲和度的最佳个体进行克隆操作% A--抗体集合(m×n),抗体的个数为m,每个抗体用n个二进制编码(代表参数) % T--临时存放克隆群体的集合,克隆规模是抗原亲和度度量的单调递增函数% FM--每代最大适应度值集合% FMN--每代平均适应度值集合% AAS--每个克隆的最终下标位置% BBS--每代最优克隆的下标位置% Fit--每代适应度值集合% tnum--迭代代数% xymin--自变量下限% xymax--自变量上限% pMutate--高频变异概率% cfactor--克隆(复制)因子% Affinity--亲和度值大小顺序%%clear allclctic;m=65;n=22;mn=60;xmin=0;xmax=8;tnum=100;pMutate=0.2;cfactor=0.1;A=InitializeFun(m,n); %生成抗体集合A,抗体数目为m,每个抗体基因长度为n F='X+10*sin(X.*5)+9*cos(X.*4)'; %目标函数FM=[]; %存放各代最优值的集合FMN=[]; %存放各代平均值的集合t=0;%%while t<tnumt=t+1;X=DecodeFun(A(:,1:22),xmin,xmax); %将二进制数转换成十进制数Fit=eval(F); %以X为自变量求函数值并存放到集合Fit中if t==1figure(1)fplot(F,[xmin,xmax]);grid onhold onplot(X,Fit,'k*')title('抗体的初始位置分布图')xlabel('自变量')ylabel('每代适应度值集合')endif t==tnumfigure(2)fplot(F,[xmin,xmax]);grid onhold onplot(X,Fit,'r*')title('抗体的最终位置分布图')xlabel('自变量')ylabel('每代适应度值集合')end%% 把零时存放抗体的集合清空T=[];%% 把第t代的函数值Fit按从小到大的顺序排列并存放到FS中[FS,Affinity]=sort(Fit,'ascend');%% 把第t代的函数值的坐标按从小到大的顺序排列并存放到XT中XT=X(Affinity(end-mn+1:end));%% 从FS集合中取后mn个第t代的函数值按原顺序排列并存放到FT中FT=FS(end-mn+1:end);%% 把第t代的最优函数值加到集合FM中FM=[FM FT(end)];%% 克隆(复制)操作,选择mn个候选抗体进行克隆,克隆数与亲和度成正比,AAS是每个候选抗体克隆后在T中的坐标[T,AAS]=ReproduceFun(mn,cfactor,m,Affinity,A,T);%% 把以前的抗体保存到临时克隆群体T里T=Hypermutation(T,n,pMutate,xmax,xmin);%% 从大到小重新排列要克隆的mn个原始抗体AF1=fliplr(Affinity(end-mn+1:end));%% 把以前的抗体保存到临时克隆群体T里%从临时抗体集合T中根据亲和度的值选择mn个T(AAS,:)=A(AF1,:);X=DecodeFun(T(:,1:22),xmin,xmax);Fit=eval(F);AAS=[0 AAS];FMN=[FMN mean(Fit)];for i=1:mn%克隆子群中的亲和度最大的抗体被选中[OUT(i),BBS(i)]=max(Fit(AAS(i)+1:AAS(i+1)));BBS(i)=BBS(i)+AAS(i);end%从大到小重新排列要克隆的mn个原始抗体AF2=fliplr(Affinity(end-mn+1:end));%选择克隆变异后mn个子群中的最好个体保存到A里,其余丢失A(AF2,:)=T(BBS,:);enddisp(sprintf('\n The optimal point is:'));disp(sprintf('\n x: %2.4f, f(x):%2.4f',XT(end),FM(end)));%%figure(3)grid onplot(FM)title('适应值变化趋势')xlabel('迭代数')ylabel('适应值')hold onplot(FMN,'r')hold offgrid on。
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免疫克隆算法
免疫克隆算法（Immune Clone Algorithm, ICA）是一种基于免疫系统启发的优化算法，它模拟了人类免疫系统的克隆选择过程。
免疫克隆算法首次由英国科学家John Timmis于2000年提出，并在解决优化问题中取得了很好的效果。
免疫系统是人体的一种重要防御机制，它能够识别和消灭入侵体内的病原体。
免疫系统的核心是B细胞和T细胞，它们能够通过克隆选择机制产生大量的抗体来应对不同的病原体。
免疫克隆算法就是将免疫系统的克隆选择过程应用到优化问题中。
在免疫克隆算法中，解空间中的个体被称作抗体。
算法的初始种群由一组随机生成的抗体组成。
然后，通过计算适应度函数来评估每个抗体的适应度。
适应度较高的抗体会被选中进行克隆操作，即产生一定数量的克隆体。
克隆体的数量与该抗体的适应度成正比。
克隆体之间还会引入一定的变异操作，以增加种群的多样性。
接下来，对克隆体进行选择操作，选择适应度较高的克隆体作为下一代种群。
同时，为了保持种群的多样性，算法也会引入一定的随机选择机制，选择适应度较低的抗体作为下一代种群的一部分。
这样可以保证算法在搜索过程中既能够快速收敛到局部最优解，又能够保持全局搜索的能力。
免疫克隆算法的核心思想是通过不断的克隆和选择操作来提高种群
中优秀个体的数量。
通过增加种群中优秀个体的数量，算法能够更好地探索解空间，并且有更高的可能找到全局最优解。
免疫克隆算法在解决旅行商问题、函数优化、机器学习等领域都取得了显著的效果。
与其他优化算法相比，免疫克隆算法具有以下优点：
1. 免疫克隆算法能够在保证收敛速度的同时，保持较高的全局搜索能力。
2. 算法不依赖于问题的具体形式，适用于各种不同类型的优化问题。
3. 免疫克隆算法具有较好的鲁棒性和抗干扰能力，能够应对问题中的噪声和扰动。
然而，免疫克隆算法也存在一些不足之处：
1. 算法的收敛速度较慢，可能需要较长的时间才能找到较好的解。
2. 算法对问题的初始解比较敏感，不同的初始解可能会导致不同的优化结果。
免疫克隆算法是一种基于免疫系统的优化算法，通过模拟免疫系统的克隆选择过程来解决优化问题。
它具有较好的全局搜索能力和鲁棒性，适用于各种不同类型的优化问题。
然而，算法的收敛速度相对较慢，对问题的初始解比较敏感。
在实际应用中，可以根据具体问题的特点选择合适的优化算法，包括免疫克隆算法在内，以获得更好的优化效果。