四种改进免疫算法及其比较

免疫算法是模拟生物免疫系统功能的一种智能优化算法,具有解决复杂工程问题的潜力。然而,免疫算法存在两个严重的缺陷:容易陷入局部最优平衡态,进化后期搜索停滞不前。通过在免疫机理、优化机制、结构和行为等方面进行深入分析和巧妙改进,提出了多种群免疫算法、双倍体免疫算法、自适应免疫算法和多种群双倍体自适应免疫算法四种新的免疫算法。对20个典型组合优化Job-Shop B enchm ark问题进行了仿真试验,仿真结果表明提出的四种新免疫算法均优于一般免疫算法,不仅有很好的全局收敛性,而且稳定高效。

改进复合免疫算法的大规模网络入侵攻击检测

为提高入侵攻击检测效果以应对多种网络攻击,提出一种改进复合免疫算法的大规模网络入侵攻击检测方法。通过对自我和非我的区分匹配,描述网络入侵攻击检测问题,凭借模糊算法规则明确免疫机制界限。将遗传算法带入否定选择法中,令任意染色体可描述为模糊规则中的部分限定,设定惩罚系数限制规则覆盖正常样本的概率,令检测器选择过程简单化。选用二进制编码和汉明距离计算抗体与抗原间亲和度,得出二者在大规模网络内的浓度,最后基于检测器数据集与网络数据对比,若匹配则存在入侵攻击,根据对比结果记录抗体并报警。实验结果表明,所提方法能够提高检测精度和效率,具有极佳的适用性和应用价值。

采用免疫算法的离心压缩机叶轮 多目标优化及性能分析

为进一步探索高性能离心压缩机的优化设计方法,以某气浮轴承离心制冷压缩机叶轮为研究对象,结合多层前向神经网络,发展了基于非支配近邻免疫算法的叶轮多目标优化策略。首先,采用免疫算法优化神经网络的隐含层结构,以提升其作为代理模型的非线性逼近能力;其次,以近喘振点、设计点、近堵塞点的多变效率最大为优化目标,采用免疫算法进行叶轮全工况性能寻优,并通过数值仿真对优化前、后叶轮的气动性能及流动特性进行了对比分析。仿真结果表明:采用免疫算法进行优化后,叶轮在近喘振点、设计点、近堵塞点的多变效率分别提高了1.8%、1.9%、4%,稳定运行工况范围明显拓宽;对比流场后发现,在90%叶高处,主叶片和分流叶片载荷从前缘至尾缘均明显增加,叶片做功能力增大;分流叶片进口倾角减小使得叶片进口冲击损失降低,流道内泄漏流与主流掺混现象明显减弱,叶轮内部流动更加均匀。研究结果验证了所提多目标优化策略的有效性。

基于免疫算法的石家庄地区物流中心选址研究

现如今,我国物流产业体系越来越完善,物流中心的良好选址对物流企业本身、物流中心的上下游商家以及消费者均有帮助。为探究物流选址问题,以石家庄市21个区县为备选点,建立以各点距离与需求量乘积之和最小为目标函数的选址模型,从中选取三个作为物流配送中心,利用免疫算法计算得出最终结果并进行分析。

一种基于改进免疫算法的GNSS快速选星方法

针对多GNSS系统组合导航选星的实时性和可靠性需求,提出一种基于改进免疫算法的快速选星方法。该方法通过选取最优的迭代次数和初始化种群数目,可以在获取理想卫星几何结构的同时提高接收机运算效率。利用CUT0测站1 d实测数据对所提算法进行验证,结果表明,当初始化种群数目选在20附近、最大迭代次数选在120附近时,选星效果最好;在单BDS系统定位时,平均GDOP差值与遍历法的比值仅为0.57%,耗时比遍历法缩短53.27%;在GPS/BDS/Galileo/GLONASS/QZSS组合系统下,其平均GDOP与遍历法相差仅0.122,平均耗时(1.06 s)比遍历法缩短96.47%。该算法适用于多GNSS系统组合定位,具有良好的普适性。

基于群体免疫算法的绿色车间调度研究

针对机器具有多转速的绿色柔性作业车间调度问题,以最大完工时间最小化和不同转速下的总能耗最小化为优化目标,构建了多转速下的绿色柔性车间调度模型,提出了一种离散的冠状病毒群体免疫算法(discrete coronavirus herd immunity optimizer,DCHIO)进行求解。针对多转速问题解空间较为庞大的特点,引入了离散化的个体更新方式,提出了一种多尺度联合搜索的种群更新机制以快速、均匀地搜索解空间;设计了动态变异操作以增强算法的种群多样性同时实现自适应调整;通过挖掘当前调度方案的经验知识,提出了基于知识驱动的邻域搜索策略,以同时减小最大完工时间和能源消耗。实验结果表明:所提算法可以有效解决多转速绿色柔性调度问题。

免疫算法在卷烟企业EAM补货及智能物流方面的有效性研究

目的改进某卷烟厂供销商的补货方案,实现智能物流,通过综合考虑生产供给线的工艺特点和反馈的补货需求信号,提出一种基于免疫算法的距离优化模型,以提高智能化物流效率和补货效率。方法通过将客户的需求订单进行分析及排序,将存在的问题通过建模转化为旅行商问题。利用免疫算法对该问题进行求解,并利用Matlab进行仿真计算。结果得到了平均适应值和最优适应值2条曲线收敛接近的结果。同时,将订单顺序进行最优排列,提高了智能物流的效率。结论基于免疫算法的距离优化模型切实有效,可用于改进卷烟厂供销商的补货方案。同时,能够优化订单需求排序,实现智能物流。该方案对于提高供销商的运营效率、满足客户需求具有积极意义。

基于冠状病毒群体免疫算法的工控入侵检测

工业4.0改革使工业化与信息化进程不断交叉深入,工业控制系统(ICS)数据的非线性、高维度等特点使传统入侵检测方法不再适用。设计了一种基于冠状病毒群体免疫算法(CHIO)的工控入侵检测模型,将Fisher-Score与核主成分分析(KPCA)结合,对数据进行特征提取,有效降低了数据复杂度,通过引入自适应与差分进化策略改进了冠状病毒免疫算法,增强了算法的搜索性能。最后将改进后的算法应用到支持向量机(SVM)模型进行参数寻优,使用密西西比大学天然气管道数据集进行了仿真实验。实验结果表明:改进后的模型在检测准确率及检测速度上与传统模型相比都具有较大优势,检测率可达97.1%。

基于模糊免疫算法和PLC的永磁直驱风电系统变桨增益控制方法

为保证永磁直驱风电系统的可靠、稳定运行,提出基于模糊免疫算法和可编程逻辑控制器(PLC)的永磁直驱风电系统变桨增益控制方法。对永磁直驱风电系统运行气动特性进行了分析,确定风速对其气动特性的影响;以PLC控制器为核心,引入模糊比例-积分-微分(PID)控制算法,并在控制器中引入变增益因子形成增益控制参数;将发电机转速和功率作为该算法的输入量,实现叶尖速比和桨距角的自动调节。采用免疫算法对增益控制参数进行优化,以此提升模糊PID算法的动态性和静态性,保证了变桨增益控制效果。测试结果显示,该方法依据发电机转速和功率作为控制输入量较合理,有效控制风轮转速在1 r/min以内,功率变化范围在7.2~7.5 kW之间,风能利用能率在70%~80%之间,最大超调量为3.32%,控制效果良好。

基于混合多策略免疫算法的配送中心选址研究

为提升基本免疫算法的寻优性能,降低城市物流配送中心选址的成本,提出一种混合多策略免疫算法。首先,使用Tent混沌映射快速构成均匀分布的初始解,丰富种群的多样性;其次,结合差分进化算法中的更新机制增强免疫算法的寻优能力,并使用线性增量规则平衡算法的全局和局部搜索能力;最后,采用非均匀变异策略对整个解空间进行干扰,避免算法的“早熟”现象。实验结果表明,所提出的算法收敛速度更快,鲁棒性更好,并能在短时间内给出物流成本更低的选址方案。

基于人工免疫算法的卧式螺旋离心机变频调速控制方法

提出对基于人工免疫算法的卧式螺旋离心机变频调速控制方法的设计与验证分析,根据当前的测定控制需求及标准,先进行离心机变频调速控制指标设置,采用多阶方式,提升离心机变频调速控制效率,设计多阶自适应调速控制矩阵,以此为基础,构建人工免疫测算离心机变频调速控制模型,采用协调矢量控制实现调速控制处理。测试结果表明,对比于传统卧式螺旋离心机变频调速控制测试组、传统FMEA的上悬式离心机变频调速控制测试组,此次所设计的人工免疫算法卧式螺旋离心机变频调速控制测试组最终得出的变频调速控制误差率被较好地控制在20%以下,说明在人工免疫算法的辅助下,当前的离心机变频调速控制方法应用效果更佳,针对性较强,具有实际的应用价值。

基于人工免疫算法的网络安全风险检测系统研究

为实现计算机网络安全风险的精确化、快速化检测,保证计算机网络运行的安全性可靠性,通过应用人工免疫算法,完成对网络安全风险检测系统设计。首先,介绍网络安全检测技术、人工免疫相关概念。其次,结合网络安全检测需求,完成对网络安全风险检测模型的设计和实现。最后,采用实验对比的方式,验证网络安全风险检测系统的性能。结果表明,本系统具有数据包检测误报率低、检测率高等特点,表现出强大的检测能力,完全符合预期设计标准和要求。希望通过本次研究,为相关人员提供有效的借鉴和参考。

基于相位编码的混沌量子免疫算法

目前量子群智能优化算法的个体均采用基于量子比特测量的二进制编码方式,在用于连续问题优化时,由于频繁的解码运算,严重降低了优化效率.针对这一问题,本文提出一种混沌量子免疫算法.该方法直接采用量子比特的相位对抗体进行编码;用量子旋转门实现优良抗体的克隆扩增,通过在量子旋转门中引入混沌变量动态改变转角大小实现局部搜索;用基于Pauli-Z门的较差抗体的变异,实现全局优化.证明了算法的收敛性.由于优化过程统一在空间[0,2π]n进行,而与具体问题无关,因此,对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性.实验结果表明该算法能有效改善普通免疫算法的搜索能力和优化效率.

基于人工免疫算法的网络安全风险检测系统研究

为实现对网络安全风险的精确化、高效化检测,本文运用人工免疫算法,设计一种先进、新型的网络安全风险检测系统。首先,介绍人工免疫算法、网络安全风险检测相关理论知识。其次,从系统架构设计、网络安全风险检测模型构建、人工免疫算法应用、系统功能设计四个方面入手,完成系统设计。最后,验证系统性能。结果表明:在人工免疫算法的应用背景下,本文系统所对应的检测风险值与理论值之间存在较小的容偏,能够获得较高的检出率,系统检出率高达9760%以上,有效地提高了风险检测效率和效果。

基于改进人工免疫算法的天然气泄漏空间关联监测方法

为了实现对天然气泄漏的全面、快速检测,提出基于改进人工免疫算法的天然气泄漏空间关联监测方法。设计天然气泄漏空间关联监测网络,利用各传感器节点采集天然气管道上下游压力、流量、声波等数据。为不同位置传感网络节点分配不同强度等级,以高级网络节点为标准节点,结合各节点位置权值判定相邻节点。各相邻节点间,基于空间相关性,通过滑动窗口的相似度感知异常天然气数据,并通过改进人工免疫算法聚类分析天然气数据空间感知结果,实现天然气泄漏空间关联监测。实验结果说明,所提方法可以有效监测出天然气管道泄漏情况,并即刻断定泄漏地点,监测相对偏差平均值仅为0.12,应用所提方法可提升天然气管道的安全指数,降低管道被损毁程度。

一种改进的人工免疫算法

简要介绍了遗传算法、人工免疫算法的工作原理。为了克服传统人工免疫算法存在的不足,该文提出一种改进的人工免疫算法,并利用Rosenbrock函数对3种算法进行了试验比较。实验结果表明,该文提出的改进的人工免疫算法较遗传算法、传统的人工免疫算法更为有效。

单纯形免疫算法及其在高维非凸函数优化中的应用

许多工程问题都可以归结为优化问题,而且其目标函数往往是局部最优点的复杂高维非凸函数,传统单一算法一般难以求得全局最优解。在深入分析免疫算法和单纯形法的基础上,将两种算法有机结合,提出单纯形免疫算法。免疫记忆、抽取疫苗、接种疫苗和自适应等免疫机制的引入有助于优良个体和基因的保留和利用,提高算法收敛性;通过反射、扩展、内缩、缩边等操作来改良劣解而调整邻域结构,不断逼近最优解。典型函数优化Benchmark问题的仿真试验表明,提出的单纯形免疫算法比单一算法性能更优,适合于存在许多局部最优点的复杂高维非凸函数优化。

自适应分层免疫算法

免疫算法是一种新型的导向性随机启发式搜索算法,文章在简单介绍免疫算法基本原理及操作步骤的基础上,针对几个关键参数和操作算子对算法性能的影响进行探讨。提出根据具体的问题,结合各种形式免疫算法,建立一个自适应分层免疫算法。实验表明:自适应分层免疫算法能结合各底层免疫算法的优点,具有收敛速度快、寻解能力强等优点。

基于免疫算法的电力通信网线路布设方法研究

电力通信网线路布设方法直接对电力通信网线路规划模型进行构建,未对电力通信承载网需求进行分析,造成布设效果差等缺陷。本文提出了一种基于免疫算法的电力通信网线路布设方法,深入探讨电力通信承载网的需求,并基于免疫算法构建电力通信网线路规划模型,确保电力通信网的性能达到预期的要求,设计电力通信网线路规划流程,实现电力通信网线路布设,实验结果表明该研究方法具有较高的应用优势。

基于人工免疫算法的网络安全风险检测系统研究

针对现有风险检测系统中存在的误警率高、漏警率高、性能低下及实时性与准确性较差等问题,基于人工免疫算法,研究并设计了一种更高效、准确的网络安全风险检测系统,对风险检测系统总体框架进行搭建,再设计并实现了风险检测系统,经系统测试,该风险检测系统误警率与漏警率均低于1%,具有良好的风险检测性能,显著提高了网络安全防护的准确性,能够有效预防和应对网络中的攻击行为。