| 【中文题名】 | 人工免疫算法及其在优化问题中的应用研究 |
| 【英文题名】 | Research on Artificial Immune Algorithm and Its Application in Optimization Problems |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-29 |
| 【中关键词】 | 生物免疫系统,人工免疫算法,免疫遗传算法,克隆选择算法,优化问题, |
| 【英关键词】 | Biological Immune System,Artificial Immune Algorithm,Immune Genetic Algorithm,Clonal Selection Algorithm,Optimization problems, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 |
人工免疫算法是一种受生物免疫系统启发而设计的新型智能优化算法。它结合了问题的先验知识和生物免疫系统的自适应能力，因而具有在信息处理方面有较强的鲁棒性、在求解优化问题时不要求目标函数具有可导性等附加信息、在搜索过程中能更好地收敛到全局最优解等特点，现已被用于机器学习、异常和故障诊断、机器人行为仿真、机器人控制、网络入侵检测、函数优化等众多领域，表现出卓越的性能和效率，被人们认为是最具潜力的智能搜索算法之一。
本文在已提出的人工免疫算法的基础上，结合免疫原理，对人工免疫算法及其在优化问题中的应用进行了研究，主要体现在以下几个方面：
(1)针对免疫系统能通过注射疫苗来达到快速识别抗原的特性，提出了一种基于动态疫苗提取的免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm Based Dynamic Vaccine Extraction，简称IGAB)，并将其用于TSP问题求解。仿真结果表明，IGAB能抑制遗传算法在迭代过程中出现的退化现象，提高算法的收敛速度。
(2)根据B细胞的克隆选择机制是免疫系统产生抗体多样性的重要手段，提出了一种改进的自适应克隆选择算法(Impro... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-7 |
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ABSTRACT |
7-9 |
|
第一章 绪论 |
9-14 |
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1.1 引言 |
9-10 |
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1.2 人工免疫算法的研究现状 |
10-11 |
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1.3 人工免疫算法的研究意义 |
11-12 |
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1.4 具体工作及内容安排 |
12-14 |
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第二章 免疫理论的生物学基础及人工免疫系统概述 |
14-22 |
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2.1 生物免疫系统介绍 |
14-20 |
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2.1.1 免疫学的基本概念 |
14-16 |
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2.1.2 生物免疫系统的组成 |
16-17 |
|
2.1.3 生物免疫系统的功能 |
17 |
|
2.1.4 生物免疫系统的特点 |
17-19 |
|
2.1.5 生物免疫系统的工作原理 |
19-20 |
|
2.2 人工免疫系统概述 |
20-22 |
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第三章 人工免疫算法的原理及算法改进 |
22-37 |
|
3.1 免疫遗传算法 |
22-28 |
|
3.1.1 免疫遗传算法 |
24-25 |
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3.1.2 基于动态疫苗提取的免疫遗传算法 |
25-28 |
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3.2 克隆选择算法(Clonal Selection Algorithm) |
28-36 |
|
3.2.1 克隆选择算法的原理 |
29-30 |
|
3.2.2 基本的克隆选择算法 |
30-31 |
|
3.2.3 改进的自适应克隆选择算法 |
31-34 |
|
3.2.4 基于超变异和克隆空间扩展的克隆选择算法 |
34-36 |
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3.3 小结 |
36-37 |
|
第四章 求解优化问题的实例 |
37-51 |
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4.1 IGAB 用于 TSP 问题 |
37-44 |
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4.1.1 TSP 问题描述 |
37 |
|
4.1.2 仿真试验 |
37-44 |
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4.2 IACSA 和 HSCSA 用于函数优化 |
44-50 |
|
4.2.1 函数优化问题描述 |
44 |
|
4.2.2 IACSA 的仿真试验 |
44-46 |
|
4.2.3 HSCSA 的仿真试验 |
46-50 |
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4.2.3 改进克隆选择算法的计算复杂度分析 |
50 |
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4.3 小结 |
50-51 |
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第五章 总结与展望 |
51-53 |
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5.1 总结 |
51 |
|
5.2 展望 |
51-53 |
|
参考文献 |
53-57 |
|
致谢 |
57-58 |
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在学期间所发表的文章 |
58 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388858 |
