一种基于混沌的自适应免疫进化算法
一种新的混沌免疫遗传算法
A New Immune Algorthm of Chaos Genetic
Algorithm
作者： 王强[1] 战忠丽[2] 潘莹[1]
作者机构： [1]东北电力大学,吉林131200 [2]辽宁农业职业技术学院,辽宁营口115009出版物刊名： 辽宁农业职业技术学院学报
页码： 53-55页
主题词： 遗传算法 混沌 免疫算法
摘要：将免疫算法、混沌与遗传算法相结合，提出了一种新颖的混沌免疫遗传算法，该方法利用混沌运动的遍历性、随机性来产生初始种群，加快搜索的速度；利用免疫原理的浓度计算及调整加入新的混沌序列来补充种群，增加种群的多样性避免陷入局部最优；交叉变异结束后在最优解附近再用混沌进行局部寻优提高解的精度。
实验结果表明，所提出的算法能寻找到更好的优化结果，并且在搜索速度上明显优于遗传和免疫遗传算法。
一种新的混沌免疫遗传算法
关 键 词 ：遗传算法 ；混沌 ；免疫算法
中 图 分 类 号 ：Ｔ ｏ． Ｐ３１６
文 献 标 识 码 ：Ａ
文 章 编 号 ：１７ —０ １ ２０ ）０ —０５—０ ６１ ５７（０６ ３ ０３ ３
ｌ 前 言 遗 传算 法 ＧＡ是 一类 基于 自然 选择 和遗 传学原 理 的有 效概 率搜 索算 法 ，它通 过模 拟生 物进 化来进
行 搜索 和优 化 ，在搜 索过 程 中 自动 获取 和积 累有 关 搜 索空 间 的知识 ，并 自适 应地 控制 搜索 过程 以求 得 问题 的最 优解 。遗传 算法 具有 良好 的 全局搜 索能 力 和易 于实 现等优 点 ，但也 具有 收敛 速度 缓慢 ，局 部 搜索 能力 差和 容易早 熟 收敛 等不 足 ，特 别 是解决 连 续可 微复 杂多 峰 函数 的优 化 问题 时 ，常常 不能 得到 满意解 。扩大种 群 规模 和改进 遗传 算 法可 以提 高局 部搜 索能 力 ，但 会 使算 法运 行效 率降 低 。免疫 进化 算法 是借 鉴生命 科 学 中免疫 概念 和理论 而 发展 起来 的一 种新 兴算 法 。该算 法具 有抗 原 自动辨 识 、特 征 抽取 、抗 体多 样化 、分 布式 检测 、学 习 和记忆 、 自 我 规划 等特 征 。是 智 能计算 应用 中具 有 巨大潜 力 的 并 行分 布式 自适应 系统 。近 年来 出现 的免疫遗 传算 法 能有效 的保持种 群 的多样 性 ，较好 的消除 不成 熟 收敛及振 荡 现象 ，在很 多 领 域 得 到 了广 泛 的应 用 。 文献提 出 了一种 用 系统知识 提 取疫苗 并 对进化 过 程 进 行接种 的免疫 遗 传 算 法 ，可 充 分 利 用 系 统 信 息 ， 但 却没 有考 虑到 种 群 的 多样 性 对 进 化 过 程 的 影 响 。 本 文提 出 了一种 混沌 免疫 遗传 算法 ，利 用混 沌产 生 初 始种 群 ，使 开始迭 代就 能产 生较 好 的解 ，并在 迭 代 的后 期 种群 的多样 性减 少 时 ，由于 引入 了抗 体浓 度 ，当浓度 低 于阈值 时 ，利用 虫 口方 程产生 部 分抗 体替 代进 化种群 的 部分抗 体 ，能避 免 陷入 局部 最优 解 ，交叉 、变异 结束 后对 新 种群适 应值 排 序 ，对最 大适 应值 利用混 沌 原理进 行 局部 寻优 ，提 高解 的精 度 ，加快 搜索 的速 度 。当分 别 以一维 多峰 值和 多维 多峰 值 函数做 测试 ，取得 了 良好 的效 果 。
一类自适应免疫进化算法
一类自适应免疫进化算法
左兴权;李士勇
【期刊名称】《控制与决策》
【年(卷),期】2004(19)3
【摘要】基于免疫系统中的进化机理,提出一种自适应免疫进化算法.通过定义扩展半径和突变半径两个新算法参数构造了较小和较大两个邻域,分别利用这两个邻域进行局部和全局搜索,从而形成两层领域搜索机制,以保证算法的全局和局部搜索能力.定义了群体的多样度,并以此自适应调节算法参数以提高算法性能.给出了算法的全局收敛性证明.仿真结果表明,该算法收敛速度快,具有良好的全局寻优和局部求精能力.
【总页数】5页(P252-256)
【关键词】人工免疫系统;免疫算法;遗传算法;优化计算
【作者】左兴权;李士勇
【作者单位】哈尔滨工业大学控制科学与工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于自适应免疫进化算法的聚焦爬虫搜索策略 [J], 刘丽杰;许楠;李盼池
2.基于自适应网格方法的免疫多目标进化算法 [J], 吕文鹏;许峰
3.求解一类双层规划的自适应变异动态差分进化算法 [J], 吴亮红;徐睿;左词立;曾
照福;段伟涛
4.基于自适应网格方法的免疫多目标进化算法 [J], 吕文鹏;许峰;
5.多进化策略自适应免疫多目标进化算法 [J], 康锰; 许峰
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混沌优化算法及其在组合优化问题中的应用
混沌优化算法及其在组合优化问题中的应用混沌优化算法是一种基于复杂非线性系统的自适应优化方法，它使用混沌动力学来模拟复杂系统的行为，以解决复杂优化问题。
混沌优化算法具有自我组织、分布式、可扩展和高效性等特点，在复杂优化问题中得到广泛应用。
混沌优化算法是根据混沌理论的原理开发出的一种新型的进化计算算法，它将混沌理论中的多种元素如混沌映射、混沌动力学、时变环境、信息传输等应用于优化问题的求解中。
它具有自适应性强、非线性、分布式、可扩展など特点，能够同时处理多个变量和多个约束。
混沌优化算法在组合优化问题中得到了广泛应用，其优势在于它可以找到给定问题的最优解，而不受约束条件的影响。
组合优化是一种复杂的优化问题，因为它涉及到许多变量的搜索，其中一些变量之间存在着相互关系，因此需要有一种特殊的优化方法来处理这种情况。
混沌优化算法正是针对这种非线性、非凸、非可微、非稳定的组合优化问题而设计的。
混沌优化算法是一种自适应优化技术，它能够在给定的变量空间中快速搜索出最优解。
它主要利用混沌系统动力学的结构特性，建立一种模拟现实环境的模型，然后将该模型用于优化问题的求解。
在混沌优化算法的运行过程中，通过迭代计算，不断改变变量的值，最终找到最优解。
混沌优化算法能够有效处理多变量、非凸的优化问题，而且具有自适应特性、可扩展性、可并行性等优点，因此在组合优化问题中得到了广泛应用。
例如，它可以用于求解资源分配、交通流量模拟、工程优化等组合优化问题。
混沌优化算法作为一种新兴的优化算法，是一种有效的复杂优化算法，可以用于处理复杂的组合优化问题，具有自适应性、可并行性、可扩展性等特点，因此被广泛应用于工程优化、资源分配、交通流量模拟等复杂的组合优化问题。
混沌量子免疫算法
其中 a 和 b 称 为 量 子比 特 的 概 率幅 , 满 足下列归一化 条件:
( 3) 令 a =co s( j ); b=s in (j ), 量 子比 特也 可以 用概率幅表 示为[ cos (j ) s in (j )] T, 其 中 j 是量 子比特的相位 。 在量子 优化算法 中, 量 子比特 相位的 改变可以 通过单比特 量子旋转门 来实现。 其定 义 见( 4) 式 。
( 4)
该门具 有良 好的酉 性, 由如 下简 单推 导可知, 该门只改变 量子位的 相位。不 改 变量子位的长 度。
(5)
1 . 3 混沌量 子免 疫算法
若将 r 维 连 续 空 间 优 化问 题 的 解 看 作 r 维空间 中的点 或向量, 则连 续优化问 题可 表述为:
( 6)
其中
; i=1 , 2, …, r ; r 为优 化
变 量 数 目; [ a , b ] 为 变 量 X 的 定 义 域 。 用
ii
i
图 2 Shaf f er ’ s F6 函 数优化曲线
CQI A优 化 计 算 时 , 抗 原 对 应 于 要 优 化 的问 题 , 抗 体 对 应 于 问 题 的 可行 解 , 抗 体 亲和 力 相 当于 由( 6 ) 式 计算 得 到的 目 标函 数值 。 下 面 详 细 给 出 CQI A的 具 体 操 作 。
免疫进化算法是借鉴生命科学中免疫 概念 和理论而发 展起来的一 种新兴算法 。 该 算 法 具 有 抗 原 自动 辨 识 、 特 征 抽 取、 抗 体 多 样 化、 分 布 式 检 测 、 学 习和 记 忆 、 自 我规 划等特征, 是智能计算 应用中具 有巨 大 潜 力 的并 行 分 布 式自 适 应 系 统[ 1, 2]。
自适应混沌粒子群算法
自适应混沌粒子群算法
ACPSO算法的核心思想是通过模拟粒子在解空间中的搜索和迭代更新，以找到最优解。
与传统的粒子群算法不同的是，ACPSO引入了混沌序列来调整算法的参数，使其具有更好的全局搜索能力和收敛速度。
在ACPSO算法中，粒子的位置和速度会根据当前的最优解和全局最优解进行更新，同时混沌序列会影响粒子的搜索方向和速度，从而增加了算法的多样性和随机性。
这种自适应的调整可以使ACPSO算法更好地适应不同问题的特性，提高了算法的鲁棒性和收敛性能。
另外，ACPSO算法还可以动态调整自身的参数，如学习因子和惯性权重，以适应问题的变化和复杂度。
这种自适应性使ACPSO算法在处理动态优化问题时表现出色。
总的来说，自适应混沌粒子群算法是一种高效的优化算法，它结合了粒子群算法和混沌优化的优点，通过自适应调整参数和引入混沌序列，提高了算法的全局搜索能力和收敛速度，适用于多种优化问题的求解。
混沌免疫优化组合算法
混沌免疫优化组合算法
王孙安;郭子龙
【期刊名称】《控制与决策》
【年(卷),期】2006(21)2
【摘要】利用混沌迭代的遍历性和内在随机性,提出一种混沌免疫优化组合算法.该算法综合了免疫进化算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,将混沌变量加载于免疫算法的变量群体,利用混沌搜索的特点对记忆库群体进行微小扰动,并逐步调整扰动幅度.实验结果表明,该算法能明显改善免疫进化算法的收敛性能,搜索效率也得到了显著提高.
【总页数】5页(P205-209)
【关键词】免疫进化算法;混沌搜索;混沌免疫算法
【作者】王孙安;郭子龙
【作者单位】西安交通大学机械工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.人工免疫算法在水电机组优化组合中的应用 [J], 李茂军
2.基于免疫算法引导混沌轨道与混沌同步 [J], 张淑艳;赵丹华
3.基于免疫算法的火电厂机组优化组合 [J], 李鹏飞;都洪基;郭亮;李仁东
4.基于免疫算法引导混沌轨道与混沌同步 [J], 张淑艳;赵丹华
5.三种混沌免疫优化组合算法性能之比较研究 [J], 郭子龙;王孙安
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一种新的自适应惯性权重混沌PSO算法
一种新的自适应惯性权重混沌PSO算法李龙澍;张效见【摘要】Particle Swarm Optimization(PSO)is easy to fall into the local optimal value.According to this disadvantage, a New Chaos Particle Swarm Optimization based on Adaptive Inertia Weight(CPSO-NAIW)is proposed.Firstly,the new inertia weight adaptive method is used to make a balance between the global and local search of the particles.It can reduce the probability of particles trap in local optimal.Then,when the algorithm falls into local optimal value,the strategy of chaos optimization is introduced to adjust the position of the population's extreme value so that the particles can search the new neighorhood and path.The probability of getting rid of the local extremum is increaseed.Finally,the experimental results show that the CPSO-NAIW algorithm can avoid the local optimal and improve the performance of the algorithm effectively.%针对粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)易陷入局部极值的缺陷,提出了一种新的自适应惯性权重混沌PSO算法(a New Chaos Particle Swarm Optimization based on Adaptive Inertia Weight,CPSO-NAIW).首先采用新的惯性权重自适应方法,很好地平衡粒子的搜索行为,减少算法陷入局部极值的概率,然后在算法陷入局部极值时,引入混沌优化策略,对群体极值位置进行调整,以使粒子搜索新的邻域和路径,增加算法摆脱局部极值的可能.最后,实验结果表明,CPSO-NAIW算法能有效避免陷入局部极值,提高算法性能.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2018(054)009【总页数】6页(P139-144)【关键词】粒子群;自适应惯性权重;混沌;局部极值【作者】李龙澍;张效见【作者单位】安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039;安徽大学计算机科学与技术学院,合肥230601;安徽大学计算机科学与技术学院,合肥230601【正文语种】中文【中图分类】TP301.61 引言PSO算法是一种寻优算法，于1995年由Eberhart和Kennedy首次提出[1-2]。
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ｓｅ５对群 体 Ａ ｔｐ 中个 体进行 突变操 作得 到群 体 Ａ４群体 Ａ２中未 突 变 的个 体 和 群 体 Ａ４组 成 群 体 ，
Ａ ５；
优 化计算 。本 文参 考 文献 ［ ， ］提 出 了一 种基 于混 ４５ ，
沌的 自 适应免疫进 化算法 （ ＩＡ 。和文献 ［ ］ ＡＥ ） ５ 相
解对 问题 的满 足程 度 ， 目标 值 或 其变 换 视 为 亲 和 将 度 。抗体 的编码采 用 实数编 码 。 算法 的主要步 骤 为 ｓｐ ｔ ｌ随机产 生 含有 Ｎ 个个 体 的初始 群体 Ａ ； ｅ
沌优 化方 法在搜 索 空 间小时 效果 显 著 ， 当搜 索 空 但
间大 时则不 能令 人 满 意 ［ 近年 来 ， 工 免 疫 算 法 。 人
及其应 用 已成 为崭新 的研 究 领域并 受 到计算智 能 学 者 的广 泛关 注 ， 继 神 经 网络 及 进 化计 算 之 后 的 又 是
一
ｓｐ ｔ ２计算群体 Ａ 中的个体亲和度 ； ｅ ｓｐ ｔ ３对 群体 Ａ 执 行 选择 操 作 ， 出 个 亲和 ｅ 选
度高 的个 体组成 群 体 Ａ， ； ｓ ｌ 对 群体 Ａ 中个 体进行 扩 展操作 得到 含有 ｔＭ ｅ Ｎ 个个 体 的群 体 Ａ２群 体 Ａ２中亲 和度 低 的Ｎ 一 ，
６ ＝
ｆ ａ－ ｍｘ
（） ５
式中， 为变换后的亲和度值 ， 为原亲和度值 ， 厂 ． 厂 口， ｂ为系数 ， 为群体 Ａ１ 体平均 亲和度值 ， 为 个
其 中最大亲 和度值 ， ｋ为常数 ， 范围一般 为 １２～ 取值 ．
２ 算法的详细说明
算法 的改进 部分 主要 为初 始群 体 的产 生 、 和 亲
１ 算 法步 骤
将 待优 化 问题 的 目标 函数 视 为 抗原 ， 问题 的可 行候选 解 视为抗 体 ， 待解 问题 的 目标值 表 示 为候 选
机性 ”“ 历性 ” “ 律性 ” 特 点 律 ” 规 不重 复地 遍历 所有状 态 。混
２１ ０ ０年 ９月
西
安
邮
电
学
院
学
报
Ｓ ｐ． ０ ０ ｅｔ ２ １
第１ ５卷 第 ５期
Ｊ Ｕ ＡＬＯ ’ Ｎ Ｕ ＶＥ Ｉ Ｙ Ｏ Ｏ ＴＳＡＮ Ｅ Ｅ Ｏ Ｏ ＲＮ Ｆ ＸＩＡ ＮＩ ＲＳＴ Ｆ Ｐ Ｓ Ｄ Ｔ Ｌ Ｏ ＭＭＵＮＩＡ Ｏ Ｃ ＴＩ ＮＳ
Ｖ １１ ｏ ５ ｏ．５Ｎ ．
以调节选 择 压力 ；
（） ３ 根据 待扩 展 个 体 的 扩展 强 度 自适 应 地 调 整 了扩展半 径 。
性、 多极值 、 建模 困难 等 特 点 ， 多 经 典 优化 算 法 并 许 不 能很好 地解 决 。而 一 些 新 的智 能 优化 算 法 ， 人 如
工 神经 网 络 、 沌 、 传 算 法 、 化 规划 、 拟 退 火 混 遗 进 模 等 ， 过模 拟或 揭示 某 些 自然 现 象 或 过 程而 得 到 迅 通 速发 展 ， 为解决 复杂 问题 提供 了新 的思 路 和手段 。 混沌 是 自然界 中一 种较 为普 遍 的现象 ， 具有 “ 随
一
种基 于 混沌 的 自适 应 免 疫 进 化 算 法
韩贵金
（ 西安邮 电学院 自动化 学院， 陕西 西安 ７０２ ） １ １ １
摘要 ： 于免疫 系统的克隆选择机理 ， 基 利用混沌序 列的遍 历性 ， 将混沌序列 引入算 法初始群体 的产生和抗体 的扩展 过程 ， 设计 出新的扩展算子 ， 而提 出一种基于混沌的 自适应免疫进化算法。用不 同测试 函数进行仿 真 实验 ， 从 结果 表 明该算 法有 效 ， 并能 以较快 的速度 完成给 定范围的搜 索和优化任务 。 关键词 ： 混沌序列 ； 免疫算法 ； 隆选择 ； 化 克 优
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邮 电 学
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２１ ０ ０年 ９月
ｓｐ ｔ ７将群 体 Ａ６ ｅ 中亲 和度最低 的 Ｌ个个 体替换 为 Ａ 中亲 和度最 高 的 Ｌ个个 体得 到下一代 群体 ；
ｓｐ ｔ ８判断是 否满 足终 止 条 件 ， ｅ 如满 足 则结 束 ， 否则 返 回到 ｓ ｐ 。 ｔ ２ ｅ
个 个体 组成 群体 Ａ ；
研究 热点 ｌ’ｌ 由于人 工 免疫 算 法 能 自适 应 地 维 ３ 。 ４
持群体多样性及具有 自 我调节功能， 因而具有整体 、
局部搜 索能力 强 的特 点 ， 在 优 化 方 面得 到 了有效 并
应用 。基 于 免疫 系统 的克 隆 选 择原 理 ， ｅＣ ｓｒ Ｄ ａｔ ｏ和 Ｖ ｎＺ ｂ ｎ提 出 了 克 隆选 择 算 法 Ｊ并 成 功 地 用 于 ａ ｕ ｅ ，
比， 本文 算法 主要 作 了如下 改进 ： （） １基于 混沌 序列 的遍 历性 ， 将其 应用 于初 始群
收 稿 日期 ：０ ０—０ —０ ２１ ５ ５
ｓｅ６对 群体 Ａ５ ｔｐ 中 ｚ 亲 和度低 的个体 进行 个
替换操作得到群体Ａ ；
作者简介 ： 韩贵金 （９ ８ ， ， １ ７ 一） 男 河南濮 阳人 ， 西安邮 电学 院自动化学院助教 ， 博士研究生 。
度 的变换 以及扩 展操 作 的 自适 应 调整 。 现将 改 进部 分及 五种 操作详 细说 明如下 。
２ １ 初始 群体 的产生 ．
２０ 对于亲和度值 比较低 的个体 ， 厂＜ ０ 则取 ．， 当 ，
中 图分 类 号 ： Ｐ ８ Ｔ １ 文献 标 识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０７—３ ６ （０ ０ ０ —０ ９ ～（ １０ ２ ４ ２ １ ）５ ０ ５ ） ４
体的产 生和 个体 的 扩展操 作 ；
０ 引言
鉴 于实 际工程 优化 问题 的 复杂性 、 约束 性 、 非线
（） ２ 将待 扩展 群 体 中的 个体 亲 和 度进 行 了变换