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基于人工免疫系统的函数优化及其在复杂系统中的应用研究

本文对基于人工免疫系统的函数优化方法及其在复杂系统智能控制中的应用进行了研究探讨,文章包括两部分内容。第一部分,提出了一种基于克隆选择的函数优化方法。多模态函数和时变函数的随机优化问题是函数优化的重要研究内容,也是一个难以解决的问题。B细胞的克隆选择机制是免疫系统搜索抗体的重要手段,也是产生抗体多样性的重要原因,具有较强的优化能力。本文借鉴B细胞的克隆选择机制,通过构造克隆选择算子,提出了一种用于多模态函数和时变函数优化的克隆选择算法,进行了仿真验证以及应用探索。研究结果表明,该算法优化能力和保持模式多样性的能力较强,能够获得较好的多模态函数和时变函数优化效果。第二部分,对基于克隆选择算法的人工免疫系统在复杂系统智能控制中的应用进行了探讨。主要包括模糊控制器与人工神经网络的优化设计,以及具有不确定性的复杂系统的模糊神经网络模型辨识三个方面。首先,模糊控制和神经网络控制是智能控制研究的重要内容,常规的模糊控制器和人工神经网络设计方  (本文共117页) 本文目录 | 阅读全文>>

大连海事大学
大连海事大学

人工免疫算法及其在船舶柴油机智能故障诊断中的应用研究

本文在系统研究人工免疫算法基础上,从工程实际应用的角度出发,将人工免疫算法与计算智能诊断方法相结合,对船舶柴油主机的智能故障诊断进行了深入的研究。完成如下的研究工作:(1) 讨论了生物免疫系统的一些基本概念、功能和原理:分析了人工免疫算法的基本理论以及常用免疫算法的基本结构和流程。在分析opt-aiNet算法原理和性能的基础上,引入山谷搜索法作为新的网络抑制方法,提出并实现一种多峰函数优化免疫算法。(2) 为了在聚类数不确定的情况下实现聚类分析,通过借鉴生物免疫系统中的克隆选择原理并结合聚类有效性分析,提出一种基于快速免疫动态聚类算法。用以根据样本数据自动确定聚类数及中心位置,并且克服了传统聚类算法容易陷入局部极小值的缺点。同时,通过引入新算子及适当选取聚类的初始中心,明显提高算法的收敛速度。(3) 在系统研究RBF神经网络原理和学习算法的基础上,提出一种用快速免疫动态聚类算法自动求解网络中心,再用递推最小二乘法求解网络权值的新...  (本文共128页) 本文目录 | 阅读全文>>

大连理工大学
大连理工大学

非线性多步预测与优化方法及其在水文预报中的应用

非线性时间序列预测与优化是非线性动态复杂系统中的两个重要组成部分,被广泛应用于气象、水文、医学、电子、信息科学等众多领域。时间序列多步预测是指预测未来多个点的数据,相对于单步预测而言,有着更加重要的应用价值;非线性优化问题如非线性系统辨识等大都可转化为函数优化问题,而多峰值函数和多模态函数的寻优方法一直是优化技术领域中的一个难点和研究热点;此外,在工程应用领域,水文中长期预报和水文模型参数优选是水文预报中的两大重点问题,一直以来都受到水文界的关注。本文就非线性多步预测与优化问题作如下研究:1.针对间接多步预测中不可避免的误差累积现象,建立了一个基于样条插值和自适应时延神经网络的三阶段混合模型(spline-interpolation adaptive time-delay neural network,SATNN),模型中使用插值技术,在预测点前的若干数据点间,逆时序插入数量逐渐递增的虚拟数据,形成一个动态新序列,使之作为自适应...  (本文共147页) 本文目录 | 阅读全文>>

华南理工大学
华南理工大学

人工免疫系统动力学模型及其在优化控制中的应用

本文系统研究了免疫系统反应和免疫网络动力学模型的正平衡解稳定性、分岔及不同参数的动力学行为,探讨人工免疫网络模型在优化算法设计及实际应用中的理论与方法。首先,本文在Marchuk免疫反应模型研究成果的基础上,利用系统动力学理论,研究Marchuk模型正平衡解的稳定性,产生Hopf分岔和周期解的条件,并用计算机仿真方法研究模型不同参数的动力学行为。将Perelson免疫反应的动力学模型扩展到具有时滞的情形,证明了系统正平衡解无时滞稳定的充分条件及其全时滞稳定充要条件。用积分变换将免疫系统的AB网络模型变形为模仿者动态模型,并研究AB网络的纳什均衡条件。对于Farmer网络模型,用Lyapunov稳定性理论研究其稳定性,得出其正平衡点稳定及吸引的充分条件。其次,针对常用免疫算法存在的一些缺陷,本文在免疫算法中引入混沌搜索的机制,用分布比较均匀的Hénon映射代替其它混沌映射产生混沌序列,用于搜索过程,以改善免疫算法搜索性能和收敛速度...  (本文共128页) 本文目录 | 阅读全文>>

上海大学
上海大学

基于MHC调控原理免疫算法研究及其在隧道工程中的应用

免疫理论研究的深入和智能技术的发展,为产生新的智能算法提供了良好的研究基础;而随着地下空间的开发新技术不断出现带来的新的挑战,又为智能计算提供了广阔的应用舞台。本文借鉴免疫系统中MHC(主要组织相容复合体)调控原理,从工程需求出发,进行了多角度的深入研究,提出了相关的智能算法,成功地在盾构法隧道工程的实际施工中得到应用。本文回顾了有关免疫系统的主要研究成果以及人工免疫系统理论的国内外研究现状,深入理解了MHC的免疫调控原理。在分析了目前盾构法隧道施工中主要遇到的问题与原因以后,提出了学术研究与工程研究相互结合和渗透的新设计理念,开展了组合优化、数值优化、公式发现和自动控制等多方面的研究。第二章基于MHC免疫调控原理,提出了一个基于MHC调控的免疫组合优化的新算法IOAMHC。而第三章将MHC调控的思想应用到了数值优化算法的设计中,并结合均匀设计理念,提出了一种基于MHC调节的免疫进化新算法MHCIEA。这两个算法利用了MHC的自...  (本文共194页) 本文目录 | 阅读全文>>

湖南大学
湖南大学

混合免疫智能优化算法研究及其在复杂系统中的应用

人工免疫系统模拟生物免疫系统进化行为的智能特征,具有自组织、自学习能力,具有解决复杂优化问题的优点。现代工业系统变得越来越复杂,而复杂系统的建模、优化与控制需要高性能的算法来辅助,依靠单一模式的优化方法难以满足系统性能要求。混合免疫智能处理技术为这类问题提供了有效的途径,同时也是人工免疫系统研究的发展方向。基于免疫系统的机理,深入挖掘生物免疫系统中蕴含的智能学习机制并结合其它智能处理方法的优点,本文研究了几类混合免疫智能优化算法及其相关应用,从算法理论、算法设计、性能测试、比较分析到实际应用展开一系列工作。在理论上研究了四类混合免疫智能优化方法,并通过实验仿真验证了算法的有效性;在应用上研究了混沌系统自抗扰优化控制与永磁同步电机系统多参数辨识这两类典型的复杂系统,并获得了良好的控制效果和辨识结果。概括如下:1.引入生态学中的协同进化Lotka-Volterra思想到人工免疫算法中,考虑了群体间的竞争合作关系,构造了一种竞争合作型...  (本文共161页) 本文目录 | 阅读全文>>