免疫算法原理及应用研究

免疫算法(Immune Algorithm,IA)是将人工免疫的概念及理论和遗传算法相结合,它不仅保留了遗传算法本身的优良特性,还通过增加免疫算子来抑制其迭代过程中出现的退化现象,并提高了算法的收敛速度。免疫算法是基于免疫系统的学习算法,在解决给定的最优化任务(称之为抗原)时,算法开始时收集一些估计参数(称之为抗体),每个抗体性能由其适应度和浓度来评估。在每一代,适应度好、浓度低的抗体允许交叉和变异,产生新的抗体形成下一代。这种受生物免疫系统启发的算法可以较快地导出复杂问题的有效解。