基于免疫克隆原理的改进粒子群优化算法的研究

提出了一种改进的粒子群优化(PSO)算法来进行函数优化,以克服PSO算法容易陷入局部极值的不足,加快收敛速度,从而实现全局搜索。PSO算法是基于群体智能的随机优化算法,参数结构简单,但收敛速度慢,容易陷入局部极值。通过对PSO算法的深入分析,基于传统的速度——位置更新操作,把免疫克隆(IC)原理引入PSO算法中,将抗体视为粒子,根据亲和度的高低进行粒子克隆选择、克隆抑制和高频变异,提高了种群的多样性和全局搜索的能力。测试结果表明,该算法完成全局搜索所需的迭代次数明显少于PSO算法,大大缩短了搜索时间,在多维函数最优解的搜索中具有优良的性能。

基于瓶颈工序的多资源多目标机械加工车间调度研究

为求解多资源约束的机械加工车间调度问题,建立了包括最大完工时间、平均流经时间、总拖期惩罚和生产成本在内的多目标优化模型,并结合免疫遗传算法和约束理论提出了一种基于瓶颈工序的机械加工车间调度算法。算法依据约束理论提出了一种基于工序的多参数级联编码方法和基于鼓-缓冲器-绳索(DBR)的四阶段解码方法,以及有效的交叉、变异操作。基于瓶颈工序的免疫操作及基于浓度的选择更新机制,保证了多目标优化问题的收敛性以及Pareto解集的多样性。仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。

基于改进IGA-FCM的电子产品健康状态聚类模型

针对无监督情况下的电子产品健康聚类问题,提出一种改进的免疫遗传模糊C均值(IGA-FCM)聚类模型。综合利用多参数历史信息,通过引入加权相似度度量,刻画不同参数对健康状态的影响程度;通过将免疫机理引入到遗传框架中,以FCM的目标函数为搜索因子,克服FCM算法对初始中心选择敏感及遗传算法的早熟等问题。实验结果表明,该模型具有较高的收敛精度、收敛速度和对对象的刻画能力。

利用免疫克隆粒子群混合算法实现自适应PMD补偿

提出了一种免疫克隆算法与粒子群优化(PSO)算法相结合的混和算法来进行函数优化,克服了PSO算法容易陷入局部极值的不足,通过免疫克隆算法的应用,提高了种群的多样性,增强了算法全局搜索的能力,提高了收敛速度和精度。仿真结果表明,该算法在搜索多维函数最优解中具有优良的性能。将该混和算法应用到光纤偏振模色散(PMD)补偿系统中,补偿后,眼图恢复效果很好,补偿系统的搜索时间最短可达71ms,响应恢复小于20ms,实现了对光纤通信系统的实时自适应PMD补偿。

免疫克隆粒子群优化算法在水面舰船图像分割中的应用

介绍了一种免疫克隆粒子群优化(IC-PSO)算法来进行函数优化,目的在于克服基本粒子群优化(PSO)算法容易陷入局部极值的不足,从而实现全局搜索。通过免疫克隆原理的应用,根据亲和度的高低进行粒子克隆选择、淘汰和高频变异,提高了种群的多样性,增强了算法全局搜索的能力,提高了收敛速度和精度。实验结果表明,该算法完成全局搜索所需的迭代次数明显少于PSO算法,在水面舰船图像分割中具有优良的性能。

基于免疫克隆选择算法搜索GMM的脑岛功能划分

为了得到更好的脑岛功能划分结构,加深人们对其功能组织性的理解,提出一种基于免疫克隆选择(ICS)算法搜索高斯混合模型(GMM)的脑岛功能划分方法(NICS-GMM).该方法基于功能磁共振成像(fMRI)数据,将GMM映射到抗体上;利用ICS算法搜索能够反映脑岛功能分布的GMM,并在搜索过程中融入具有抗噪能力的动态邻域信息,以提高其搜索质量;利用最优的GMM实现对脑岛的功能划分.在划分数为2~12的脑岛功能划分上,新方法搜得的GMM具有最高的似然分数,而且相应划分结果的轮廓系数也达到了最大值.真实脑岛fMRI数据上的实验结果表明,该方法不仅具有更强的全局搜索能力,还可以得到具有较高功能一致性与更强区域连续性的脑岛功能划分结构.

基于混沌免疫遗传算法的神经网络及应用

借助混沌随机序列构造初始种群，将免疫机制引入传统遗传进化过程，有效克服传统遗传算法种群“退化”和“早熟”的不足，保持种群多样性，构造得到混沌免疫遗传优化算法。进而将混沌免疫遗传优化算法与BP神经网络相结合，分别用混沌免疫遗传优化算法和自适应BP算法对网络权值进行全局优化和局部二次优化，建立基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型。利用所建立的混合神经网络模型对渤海某海域年极值冰厚进行训练预测，并将模型预测结果与实际数据以及动态拓扑预测的结果进行对比，表日周基于混沌免疫遗传算法的神经网络模型具有很高的预测精度和工程适用性。

基于多核系统的混合神经网络及应用

借助混沌免疫遗传优化算法对于BP神经网络进行训练,建立基于混沌免疫遗传算法的混合神经网络模型。针对混沌免疫遗传神经网络计算工作量大,训练速度慢的缺点,利用Matlab的Parallel Computing Toolbox对于所建立的混沌免疫遗传神经网络模型进行并行化算法设计实现,并对渤海海区年极值冰厚数据进行预测,对比分析了串行和并行算法的计算效率和加速比,表明基于多核系统的并行化设计算法可以提高加速比和计算效率。

基于IC-PSO和ISM的反馈控制算法设计

为了提高光纤偏振模色散(PMD)补偿系统的动态自适应补偿能力,提出了用改进粒子群优化(PSO)算法作为搜索算法,用改进单纯形法(ISM)作为跟踪算法的反馈控制算法设计方案,从而实现对PMD补偿单元的动态调整。在PSO算法中,引入免疫克隆(IC)原理提高了搜索算法的全局优化能力;对SM的反射操作和扩张操作进行改进,从而提高算法的收敛速度;用映射操作代替原有的顶点代换操作,从而使单纯形在迭代过程中不发生退化现象。实验结果证明了该算法用于PMD补偿系统的有效性和可行性。