人工免疫算法(文件)
【正文】 錯誤的基因 ， 即非最佳個體的基因 。 免疫操作的基本過程 ? 首先 ， 對待求求問題進(jìn)行具體分析 ， 從中提取出 最基本的特征信息 ； ? 其次 ， 對此特征信息進(jìn)行處理 ， 以將其轉(zhuǎn)化為求解問題的一種方案； ? 最后 ， 將此方案以適當(dāng)?shù)男问睫D(zhuǎn)化成 免疫算子 以實施具體的操作 。 了 提 高 適 應(yīng) 度設(shè)個體 x， 給其接種疫苗是指按照先驗知識來修改 x的某些基因位上的 基因或其分量 ，使所得個體 以較大的概率具有更高的適應(yīng)度 。 體系結(jié)構(gòu) ? 免疫算法 ? 免疫規(guī)劃 ? 免疫策略 免疫算法 ? 隨機(jī)產(chǎn)生初始父代種群 A1 ， 根據(jù)先驗知識抽取疫苗； ? 若當(dāng)前群體中包含最佳個體 ， 則算法停止運(yùn)行并輸出結(jié)果；否則 ， 繼續(xù)； ? 對當(dāng)前第 k代父本種群 Ak進(jìn)行交叉操作 ， 得到種群 Bk； ? 對 Bk進(jìn)行變異操作 ， 得到種群 Ck； ? 對 Ck進(jìn)行接種疫苗操作 ， 得到種群 Dk； ? 對 Dk進(jìn)行免疫選擇操作 ， 得到新一代父本 Ak+1， 轉(zhuǎn)至第二步 。 若條件滿足 ， 則停止運(yùn)行并輸出結(jié)果；否則繼續(xù)； ? 對當(dāng)前的父代群體 Ak進(jìn)行變異操作 ， 生成子代群體 Bk； ? 對群體 Bk進(jìn)行接種疫苗操作 ， 得到種群 Ck； ? 對群體 Ck進(jìn)行免疫選擇操作 ， 得到新一代父本 Ak+1，并轉(zhuǎn)至 第三步 。 Immune StrategyIS 免疫策略的收斂性 狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程示意圖： 定 理：免疫策略是收斂的。 else ； i = i +1； 退火選擇： ； k = k+1； End 免疫算子的執(zhí)行算法 H h j mj? ?{ , , , }1 2 ?a V a hH ki P ki jI, { } { , }?a aH ki ki, ? ?1 a aki ki? ?1a aki Hki? ,a aki H ki? ,A S Ak k? ?1 ( )具體分析待求問題，搜集特征信息。 所要研究的問題是在所有可能的路徑 中尋找一條路程最短的路線 。 分解最佳個體 ， 抽取免疫基因： 。 while (Conditions = True) for i = 1 to n 變異： Neighbor(i) = Floor(Gauss(Neighbor(i), 1 ) ) 。 (b) 基于 IP的進(jìn)化過程中個體分布圖 (c) EP和 IP所求得的最佳適應(yīng)度對比圖 (d) EP和 IP所求得的平均適應(yīng)度對比圖 免疫疫苗為 時的 計算曲線 xk1 5?0 5 0 1 0 000 . 510 5 0 1 0 01 41 61 82 00 5 0 1 0 0051 01 52 00 5 0 1 0 000 . 51( a ) ( b )( c ) ( d )(a) 基于 EP的進(jìn)化過程中個體分布圖 。 Min_distance(i) = Distance(City_ i, Neighbor(i))。 end 免疫疫苗的選取方法 自適應(yīng)方法 之二 a S t a t i s t i c s a i nko p t i m a l ki? ?( | , , )1 ?H h a j mj k jo p tim a l? ? ?{
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