免疫进化算法
免疫算法的七个要素

免疫算法的七个要素
免疫算法的七个要素包括:
1. 识别抗体:把目标函数和约束作为抗体。
2. 生成初始化的抗体:随机生成独特型串维数为M的N个抗体。
3. 计算亲和度:这个步骤是免疫算法的重点,也是最难点。
4. 记忆细胞分化:同人的免疫系统基本一致,与抗原有最大亲和度的抗体加入了记忆细胞。
由于记忆细胞数目有限,因此新生成的抗体将会代替记忆细胞中和它有最大亲和力者。
5. 抗体促进和抑制:通过计算抗体v的期望值,消除那些低期望值的抗体。
6. 产生新的抗体:基于不同抗体和抗原亲和力的高低,使用轮盘赌的方法选择两个抗体。
然后把这两个抗体按一定变异概率做变异,之后再做交叉,得到新的抗体。
重复操作直到产生所有N个新抗体。
可以说免疫算法产生新
的抗体的过程需要遗传算子的辅助。
7. 结束条件:如果求出的最优解满足一定的结束条件,则结束算法。
以上是免疫算法的七个要素,建议查阅关于免疫算法的资料以获取更多信息。
基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法

21 年 1ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 01 2月
计 算 机 应 用
Jun l fC mp trA piain o r a o ue p l t s o c o
V0 . No.1 1 31 2 De . 01 c2 1
文 章 编 号 :0 1 9 8 (0 1 1 10 — 0 1 2 1 )2—3 8 0 2 8— 4
A grh ( F A . h rpsda oi m it rt eg blerhn e ePrc w r pi zt n( S )it l i m S L ) T e o oe grh e a dt l a sacigi ai t a ieS a O t ai P O no ot p l t ng e h o d nh t l m mi o
摘
要 : 了避 免混洗蛙跳 算法易于 出现不成熟收敛 , 高求解质量 , 出了基 于免疫进化 的粒子群混 洗蛙跳 算 为 提 提
法。该算 法将粒子群算 法中粒子 追踪全局极值 的思想融入 混洗蛙跳 算法 中, 对族群 内的最差 个体 同时跟踪 族群 内和 全局 两个最优 个体 的信 息, 行深度搜 索; 进 并引入免 疫进化 算法对群体 中的最优 个体进行免 疫进化迭代 计算 , 以达到 充分利 用最优 个体 的信 息的 目的。该 算法不仅 避免 了陷入局 部极值 的局 限, 以更高的精度 逼近 全局最优 解 , 而且能 加速 收敛。对多个典型测试 函数 的计 算表 明 : 于免疫进化的粒子群混 洗蛙跳 算法比传统的混 洗蛙跳 算法具有更好 基
di1 .7 4 S ..0 72 1. 38 o:0 3 2/ P J18 .0 0 2 8 1
基 于免疫进化 的粒 子群 混洗 蛙跳算 法
第7章 免疫算法

7.1.2 免疫系统的生物学原理
从人的角度:免疫的主要作用是帮助人体自身的 免疫系统抵制由病毒和细菌引起的疾病。 从生物学角度:免疫或免疫接种是强化个体抵御 外部个体的能力的过程。
7.1.2 免疫系统的生物学原理
相关名词
抗原:被免疫系统看作异体,引起免疫反应的分 子。即能刺激人体免疫的细胞,使人体产生免疫 反应的物质。可以是人体本身固有的,如血液, 也可以是人体内根本不存在的,如某些细菌,病 毒,药物等。 抗体:免疫系统用来鉴别和移植外援物质的一种 蛋白质复合体。每种抗体只识别特定的目标抗原。 当某种抗原刺激人体后,人体对这种抗原会产生 一种能识别它,并抵抗或消灭它的物质。当这种 抗原再次入侵时,人体会产生抵抗(免疫)能力, 从而避免疾病的发生。
7.3.1 负选择算法
监视保护数据S
初始串集合S随机变异若 干部分
检测器R
两集合的串存在匹配 否 探测到非自体
是
没有探测到
7.3.2 克隆选择算法
克隆选择原理图
抗原 抗原决定基 抗体决定簇 10011001 11101001 01100110
成熟
2
12
47
128
死亡
骨髓
克隆选择
2
2
2
2
128
128
7.1.2 免疫算法的生物模型
病原体
皮肤 生理学环境
先天性 免疫应答
巨噬细胞
后天性 免疫应答
受体
B淋巴细胞
图 免疫系统层次示意图
7.1.3 二进制模型
轻链 抗体决定簇 Paratope
图 B细胞抗体结构图
抗体j 重链 抗原决定基 Epitope
抗体k B 淋巴细胞
人工免疫思维进化算法的设计

c nv r n e o e ge c ・
Ke y WOr at ca m m u lortm m i v l in ag rt dS:ri ili i f neag ih nde outo lo hm smia a i; si i to ve t itnc i i lr xs dis l i n; cord sa e t m a
w i h t iai e ha im i t teop m z t h i onm c ns ofmm u y tm ; nesse Thec c pt fs i r xsrdu n ismi t n rdu sd f e ;o e l etelc l pt iain nd on e i lt i a isa ddsi l i a isi e n d t rai h a i z t o m aa ao i z o o m o a
p ror a e wih t e m e to ri c a m mun l o t e f m nc t h r fa f ili i ti e ag r hm n nd e o uto l or h ,s h a v i i g l c lo tma hi h p e ii o u i n, nd qu c i a d mi v l i n ag i m uc s a o d n o a p i , g r c s t on s l to a i k
基于免疫进化算法的PID参数整定

Ke r s I c n r l i y wo d :P D o to; mmu e n t o k e e i lo t m;p r ee p mia c n e r ;g n t ag r h w c i a a t ro t z f - m i in
0 引言
PD具有结构 简单 、 I 鲁棒性强 和易于操作 的显著特 点 , 因 此 PD控制依然 是现今工业过程控制 中实 际采用 的最普 遍的 I 控 制方法 。在 PD控制 中, I 控制效 果 的好坏 完全 取 决于 PD I 参数的整定 与优化 。 目前 , 工程 上整定 PD参 数 的方法有 衰 I 减 曲线法 、 — 、S E最优设 定方法 、 z N法 IT 快速 整定 法 和继 电器 法等 , 中衰减曲线法 、 . 其 z N法和快速整 定法是 工程经验 的总 结, T I E最优设 定 方法 则 是 针对 一 类 特 定 被控 对象 的。而 S PD参数优化过程 中多采用 梯度 法和单 纯形 法 , 这两种 方 I 但 法都极易 陷入局 部最 优 点[2。近年 来 , 了提 高 PD控 制 1 . 3 为 I
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第2 7卷 第 5期
多目标的免疫进化算法

多目标的免疫进化算法免疫进化算法(Immune Evolutionary Algorithm,IEA)是一种模拟生物免疫系统的算法,它以免疫机制对生物系统中的非自身物质进行检测和消除为基础,将免疫机理与进化算法相结合,构建出一种新的计算智能算法。
在很多现实问题中,往往会涉及到多个目标的优化,而传统的进化算法只能针对一个目标进行优化,无法同时优化多个目标。
为了解决这一问题,学者们将多目标优化问题引入到免疫进化算法中,形成了多目标免疫进化算法(Multi-objective Immune Evolutionary Algorithm,MOIEA)。
多目标优化问题中存在多个矛盾的目标,而MOIEA的核心思想在于设计一个能够在多个目标之间平衡的适应度函数,通过协同进化的方式来实现多目标优化的目的。
MOIEA的优点在于它能够在同一时间内对多个目标进行寻优,避免了在设计中对单一目标的过度关注。
同时,该算法也弥补了其他多目标优化算法在处理不均衡目标时的缺陷,能够在目标数量不确定或不确定的解决方案存在的情况下进行优化。
在MOIEA算法中,主要有两种策略:一是Dominance Strategy (支配策略),二是Diversity Strategy(多样性策略)。
Dominance Strategy是MOIEA算法中的核心策略,通过将解集中的解根据目标函数值中的支配关系分为不同的支配层,实现对解集内部的排序和选择。
换句话说,Dominance Strategy将所有解分成不同的层级,第i+1层中所有解都被第i层的解所支配。
Diversity Strategy则是用来保证解集的多样性,确保解集中的解对应不同的目标方案。
这种策略可以通过(1)交叉操作、(2)变异操作、(3)聚合策略等方式来达到。
MOIEA算法已被应用于多个领域,包括电力网络规划、城市交通规划、纺织工艺优化、信号处理等,取得了不错的效果。
然而,MOIEA仍然存在一些问题,如处理高维问题时过程变得非常缓慢。
基于免疫进化算法(IEA)的鹤望兰(Strelitzia reginae)叶面积指数(LAI)模拟

基于免疫进化算法(IEA)的鹤望兰(Strelitzia reginae)叶面积
指数(LAI)模拟
杨怀金;叶芝祥;朱克云;钱妙芬;杨迎春
【期刊名称】《生态学报》
【年(卷),期】2006(26)8
【摘要】免疫进化算法(IEA)是基于遗传算法(GA)的一种"加强局部搜索,兼顾全局搜索"的进化算法.利用免疫进化算法(IEA)对鹤望兰叶面积指数(LAI)进行模拟,平均相对误差为3.44%,取得满意的结果,对鹤望兰栽培管理有一定的实际意义.免疫进化算法用于鹤望兰叶面积指数模拟简便、易行,为鹤望兰叶面积指数模拟模型的建立及参数优化开辟了一条新途径.
【总页数】5页(P2744-2748)
【作者】杨怀金;叶芝祥;朱克云;钱妙芬;杨迎春
【作者单位】成都信息工程学院环境工程系,成都,610225;成都信息工程学院环境工程系,成都,610225;成都信息工程学院环境工程系,成都,610225;成都信息工程学院环境工程系,成都,610225;成都信息工程学院环境工程系,成都,610225
【正文语种】中文
【中图分类】Q948
【相关文献】
1.哈尔滨实验林场主要林分类型叶面积指数(LAI)的测定 [J], 卢伟;范文义
2.基于IEAS平台的轮机模拟器主机遥控模块的开发 [J], 杨泽宇;朱永祥;孔晓丽
3.黑河流域叶面积指数(LAI)空间尺度转换 [J], 张万昌;钟山;胡少英
4.基于叶面积指数(LAI)的小麦变量施氮模型研究 [J], 马新明;张娟娟;席磊;刘合兵;高项飞
5.叶面积指数(LAI)测定方法研究进展 [J], 程武学;潘开志;杨存建
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免疫算法介绍PPT课件

应用领域
免疫算法在多个领域得到广泛应用,如组 合优化、机器学习、数据挖掘、电力系统、 生产调度等。
研究现状
目前,免疫算法的研究已经取得了一定的 成果,但仍存在一些挑战和问题,如算法 的收敛速度和稳定性等。
研究展望
理论完善
未来研究将进一步完善免疫 算法的理论基础,包括免疫 系统的数学模型、算法的收 敛性和稳定性分析等。
缺点分析
计算量大
参数设置复杂
免疫算法需要进行大量的迭代和计算,尤 其在处理大规模优化问题时,计算量会变 得非常大,导致算法的运行时间较长。
免疫算法涉及的参数较多,参数设置对算 法的性能影响较大,如果参数设置不当, 可能导致算法的性能下降甚至无法收敛。
对初始解敏感
适用性问题
免疫算法对初始解有较强的依赖性,如果 初始解的质量较差,可能会导致算法陷入 局部最优解或无法收敛。
新方法探索
跨领域应用
针对免疫算法的改进和变种, 未来研究将探索新的免疫算 法,如基于免疫遗传算法、 免疫粒子群算法等。
随着大数据、人工智能等技 术的快速发展,免疫算法有 望在更多领域得到应用,如 医疗诊断、金融风控等。
与其他算法融合
未来研究将探索免疫算法与 其他优化算法的融合,如混 合算法、协同进化等,以提 高算法的性能和适应性。
控制系统
优化控制系统的参数,提高系 统的性能和稳定性。
02
免疫算法的基本原理
生物免疫系统概述
生物免疫系统是生物体内一套复杂的防御机制,用于识别和清除外来物质,维持内 环境稳定。
免疫系统由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成,具有高度的组织结构和功能分化。
免疫应答是免疫系统对外来抗原的识别、记忆和清除过程,分为非特异性免疫和特 异性免疫两类。
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How our bodies fight disease?
Killer T cells destroy germs
Alerted by helper T cells, killer T cells multiply and destroy the invading germs. Working together, our white blood cells can usually destroy invading germs.
Photograph© UPI/Corbis-Bettmann
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What is a virus?
Viruses are a simple form of life a few genes wrapped in a protective shell. These genes are the instructions for making new viruses. Outside a cell, a virus can't reproduce itself; but once a virus invades a living cell, it turns that cell into a virus factory. In time, thousands of new viruses burst out and go on to invade other cells.
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How our bodies fight disease?
Macrophages identify germs
When a germ invades our bodies, macrophages gobble up the germ and display its surface shape, or antigen, for other immune cells to see.
White blood cells defend against germs
The immune system is made up of many different kinds of white blood cells. White blood cells work together to protect us against disease-causing germs.
Immune Evolutionary Algorithms
Dr. Lei WANG
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2.76B Chemin du Musee 3 CH-1700 Fribourg, Switzerland Tel: ++41 26 300 8473 Fax: ++41 26 300 9731 E-mail: wanglei_2008@
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How our bodies fight disease?
Helper T cells direct the defense
Helper T cells spot the foreign antigen on the macrophage and begin to multiply. They alert other white blood cells and direct the body's defense.
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Fundamentals of the immune system
The immune system is the name of a collection of molecules, cells, and organs whose complex interaction form an efficient system that is usually able to protect an individual from both outside invaders and its own altered internal cells which lead to disease. The immune system is comprised of the lymphoid tissues and organs of the body. The immune system is into two components, non- divided specific, also referred to as innate or non-adaptive immunity, and specific which is also known as acquired or adaptive immunity.
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Practice of vaccines
The practice of vaccination against disease began in 1796 by Edward Jenner, who used the pus of blisters from cowpox to vaccinate people against smallpox. Vaccination is perhaps viewed as the strongest preventive measure against disease in modern health care, and its practice and protocol has been improved in recent years by a growing number of doctors and scientists.
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How our bodies fight disease?
B cells make antibodies
B cells start to make chemicals called antibodies. Antibodies lock onto foreign antigens making it easier for other immune cells to destroy them.
Viruses, bacteria and other germs are all around us.
Most of the time, a healthy immune system keeps us well.
Photograph© A.J. Olsen, The Scripps Research Institute, 1987
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Inspirations from immune system
The natural immune system is a complex adaptive system, which can be regarded as a good reference for our researches, for example, adaptive computation, computer simulation, modeling, nonlinear dynamical analysis, etc. Vaccination is the main method people use to improve our immune capability and many good results have been received, and therefore, it is another reference for our designing of algorithms or system structure.
Part one:
Natural immune systems
Important sources of inspiration to our mind.
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Safe due to our immune system
Photograph© Boehringer Ingelheim International GmbH
Photograph© Mushin Ozel, Robert Koch-Institute
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