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人工免疫优化算法及其应用研究

优化问题大量存在于科学研究和工程应用中的各个领域,进行最优化方法的研究具有重要的理论意义和实用价值。传统优化方法存在着种种不足,在当今大规模生产中的应用受到限制。多学科的交叉研究为解决优化问题提供了新的思路,以生物智能或自然现象为基础的新型智能优化算法在研究与应用中表现出优异的性能,现代智能算法也成为人工智能领域一个新的研究热点。人工免疫优化算法是模仿生物免疫系统功能的一种智能方法,提供了类似生物免疫系统的噪声忍耐、无教师学习、自组织、记忆等进化学习机理,为解决复杂的分布式问题提供了新的方案,相比其它智能优化算法具有寻优成功率高、个体多样性好的特点。本文在分析人工免疫优化算法原理与特点并对比人工免疫优化算法与其它智能优化算法的基础上,总结人工免疫优化算法存在的不足,进行算法改进研究以增强算法的寻优搜索能力,并将改进算法应用于数字系统设计和故障诊断中的两个实际问题,验证算法的有效性和实用价值。本文的主要研究内容和成果如下:1.分析  (本文共127页) 本文目录 | 阅读全文>>

湖南大学
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混合免疫优化理论与算法及其应用研究

在科学研究和工程实践中广泛存在着优化问题,因而开展优化问题的研究具有重要的理论意义和应用价值。模拟生物免疫系统智能信息处理机制的免疫优化算法具有自组织、多样性好、鲁棒性强等优点,适宜于优化问题的求解。然而依靠单一模式的优化算法难以满足具有强非线性、不确定性、时变等特征的复杂优化问题的性能要求。混合免疫优化算法为复杂优化问题的求解提供了新的思路和有效的途径,同时也是优化理论与算法研究的发展方向之一。本文借鉴免疫系统的机理并结合其它优化算法开展混合免疫优化理论与算法及其应用的研究。针对组合优化和数值优化问题,本文从机制模型、算法设计、理论分析、性能测试、算法比较等方面进行系统研究,通过仿真实验验证了混合免疫优化算法的有效性;将所研究的混合免疫优化算法应用于复杂离散混沌系统滑模优化控制中,取得了良好的控制效果。论文的主要研究成果与创新如下:(1)针对组合优化问题,利用免疫克隆选择算法和蚁群算法的各自优势,提出一种基于串联混合方式的优化...  (本文共187页) 本文目录 | 阅读全文>>

中南大学
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基于记忆—评价—引导机制的免疫优化算法研究

摘要:对生物免疫系统进行模仿构造的人工免疫系统是高性能、自组织、鲁棒性强的人工智能系统。最优化问题广泛存在于工程实践和科学研究之中。在处理最优化问题时,大部分智能优化方法较少关注非基因信息的记忆与运用。因此,本文依据免疫记忆、克隆选择等生物原理,设计记忆-评价-引导机制,侧重非基因信息的采集与使用,对基于记忆-评价-引导机制的免疫优化算法模型进行了构建。在模型的基础上,针对不同类型的优化问题对其设计相应的人工免疫算法。本文主要研究成果与创新点可分为以下四个部分:首先,构建基于记忆-评价-引导机制的免疫优化模型。依托生物免疫原理并结合已有人工免疫算法框架进行建模。新模型尝试将进化与学习相结合,在达尔文进化的基础上,考虑以经验学习以及经验遗传为特征的非达尔文效应在模型中的作用。与传统优化模型相比,新模型采集探索信息并加以利用,在很大程度上减少重复搜索和盲目搜索,提高整体收敛性能。其次,提出一种基于精准信息记忆的单目标免疫优化算法,即...  (本文共121页) 本文目录 | 阅读全文>>

湖南大学
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人工免疫系统在非线性系统辨识与预测控制中的应用研究

论文基于免疫系统原理来研究非线性系统控制领域两大重要课题:非线性系统模型辨识及其预测控制。免疫系统是一个具有强大学习能力的分布式动态鲁棒系统,在免疫系统中种类有限的抗体能够识别种类繁杂并且处于不断进化中的抗原。抗体识别抗原的这种机制显示免疫系统具有强大的自学习、自组织能力及良好的自适应性,这正是系统辨识所渴求的特征;而基于免疫原理提出的各种优化算法是一种具有优越性能的全局优化算法,非常适合预测控制的滚动优化等各种优化问题的求解。论文主要研究内容及贡献如下:(1)提出一种抗体结构编码方法及基于结构编码的免疫优化算法,实现非线性系统结构辨识。该算法基于免疫系统原理,将抗体的非线性响应模型编码为动态结构树,通过结构树的克隆、选择、变异、交叉等免疫操作来实现非线性问题的免疫优化,实现了非线性系统模型的结构辨识。(2)提出一种抗体的混合编码方法及基于混合编码的免疫优化算法,应用于非线性系统模型的结构与参数的一体化辨识。混合编码方法将非线性...  (本文共127页) 本文目录 | 阅读全文>>

湖南大学
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免疫计算智能及其在系统优化中的研究与应用

生物免疫系统是一个高度进化的系统,它具有高度自适应、分布性、自组织等特性,蕴含着丰富的信息处理机理。人工免疫系统正是借鉴生物免疫系统信息处理机制的而发展起来的智能信息处理技术。由于人工免疫系统具备模式识别、学习和记忆的能力,因此它成为了一种科学及工程领域中信息处理的工具,由此也开辟了计算智能研究的新领域。充分挖掘和借鉴其资源,不断完善并开发新的计算模型和方法,并展开其理论及应用研究,已成为免疫计算智能的重要研究内容。在这种背景下,本文致力于研究基于生物免疫原理的免疫智能优化方法,以免疫计算智能的基本原理为线索,对其研究状况加以系统性的论述,从理论、算法构建及工程应用等方面对免疫计算智能进行分析。针对最优化、机器学习及复杂系统智能控制等优化问题,提出一系列计算智能新方法,并展开理论及应用探讨。仿真实验及应用表明已获算法是可行的且有效的,从不同侧面反映了免疫系统的特定动力学行为,丰富和发展了人工免疫系统的内涵。论文主要研究内容及成果...  (本文共138页) 本文目录 | 阅读全文>>

上海交通大学
上海交通大学

基于免疫机制的神经网络及其应用研究

智能信息处理是模仿生物处理模式以获得智能信息处理功能的理论。其中,人工神经网络(ANN)模型是在现代脑科学对人脑神经元系统的认识和了解的基础上提出来的,它通过大量神经元的连接,采用自学习、自组织和非线性动力学所形成的并行分布方式来处理信息。人工免疫系统(AIS)是在借鉴生物免疫系统的相关机制的基础上建立起来的信息处理系统。近年来,人工免疫系统发展迅速,已经成为智能信息处理领域继模糊逻辑、神经网络、进化算法之后的又一个研究热点。本文讨论了免疫优化算法和径向基函数(RBF)神经网络的实现原理和特点,并将采用免疫优化算法训练的RBF网络应用于雷达信号综合分选问题之中,取得了优良的效果。本文的主要工作可以概括如下:(一)免疫优化算法是人工免疫系统的一个重要分支,它借鉴生物免疫系统的进化机制,结合标准进化算法的框架结构,为随机搜索提供了新的方法。本文研究了基于不同免疫学借鉴而提出的多种免疫优化算法,并以TSP问题为例比较了几种常用的免疫优...  (本文共63页) 本文目录 | 阅读全文>>