基于并行人工免疫算法的变精度属性约简

为了避免传统的人工免疫算法在属性约简时陷入局部最优解,提出了具有自适应特性的并行人工免疫算法,并且运用该算法进行粗糙集的变精度属性约简。该算法构造了趋同算子,异化算子和传优算子,利用“趋同”算子的分布性特点实现多个子种群的并行搜索,利用“异化”算子来交换种群之间优秀个体的信息,维持种群的多样性,利用“传优算子”把当前最优抗体分配到各个子群体当中,实现群体跨越式进化。在各个算子操作过程中,为了从准确度和覆盖度两方面来度量生成的规则集合的不确定性,引入了不确定量度HVPRS作为评价因子,并以此为依据,自动调整抗体的交叉概率和变异概率,使得算法不仅具有自适应的特性,而且所提取的规则集具有较高的覆盖能力和泛化能力。最后通过某发电厂发电机级故障诊断的实例,表明该算法获得的故障诊断规则集合具有较高准确度和覆盖度,满足了实际故障诊断中的要求。

人工免疫网络记忆分类并行算法研究

人类免疫系统是极为复杂的、固有并行性、分布式系统。人工免疫系统领域已经开发了许多免疫系统启发的算法,但没有几个显示并行性。论文提出并行人工免疫网络记忆分类系统,给出简单的并行人工免疫网络记忆分类算法。初始结果显示,通过简单的并行化方法,与并行人工免疫识别系统AIRS的比较研究表明,并行人工免疫网络记忆分类系统在并行效率等方面的性能优于后者。