基于免疫进化算法的计算机课程线上教学资源推荐方法

传统计算机课程线上教学资源推荐方法的平均绝对误差较高,为此设计基于免疫进化算法的线上教学资源推荐方法。利用免疫进化算法构建线上教学资源推荐模型,设计计算机课程线上教学资源推荐引擎,完成线上教学资源推荐。实验结果表明,该方法的平均绝对误差较低,优于对照组,具有可靠性。

免疫进化聚类算法

本文在分析经典聚类算法和基于遗传的聚类算法的优越性与存在不足的基础上 ,提出了一种新的聚类算法———免疫进化聚类算法 .该算法不仅有效地克服了经典聚类算法易陷入局部极小值和对初始化敏感的缺点 ,并且减轻了基于遗传的聚类算法在遗传后期的波动现象 .仿真实验表明 ,该算法的聚类正确率比基于遗传的聚类算法平均高 8～

免疫进化算法及其在暴雨强度公式参数优化中的应用

在研究现有进化算法的优越性与存在不足的基础上,受生物免疫原理的启发,提出了一种新的算法———免疫进化算法。免疫进化算法的核心在于充分利用最优个体的信息,在整个进化过程中,以父代最优个体为基础来产生子代群体,并以最优个体的收敛来代替群体的收敛;此外,算法的随机搜索是在确定方式的指导下完成的。相比于现有的进化算法,免疫进化算法提高了收敛速度,有效地克服了不成熟收敛,理论证明该算法是全局收敛的。最后,用免疫进化算法对暴雨强度公式参数进行了优化,并将其计算结果与传统方法和加速遗传算法的计算结果作了比较,结果表明:免疫进化算法的拟合效果最好。

免疫进化算法

研究现有进化算法的优越性与存在不足的基础上,受生物免疫原理的启发,提出了一种新的算法———免疫进化算法.该新算法作为一种全局优化算法,以父代最优个体为基础来产生子代群体,并以最优个体的收敛来代替群体的收敛.在寻优过程中,该新算法还把确定性的变化和随机性的搜索有效地结合在一起,提高了收敛速度.通过马尔可夫链的分析,证明它是全局收敛的.测试表明,免疫进化算法不仅参数设置简单,而且可以提高收敛速度.

基于免疫进化算法优化的地下水水质评价普适公式

在设定地下水各指标"参照值"基础上,提出了一个适用于多项指标的地下水水质评价幂函数加权加和型综合指数公式。采用免疫进化算法优化公式中的参数,得到优化后适用于任意多项指标的地下水水质综合评价的普适指数公式。该公式不受指标种类和数目多少限制,并把单指标指数评价公式作为特例包括在内。普适指数公式应用于多个实例分析计算,并与其他多种评价方法的评价结果进行比较,结果表明它形式简单、易于计算,具有可比性、通用性、实用性的特点。

不同映射的混沌免疫进化算法性能分析

针对目前混沌免疫进化算法采用的混沌映射类型单一,并存在对混沌映射影响算法性能大小和机制缺乏深入研究等问题,分析和探讨基于不同混沌映射混沌免疫进化算法的性能。对几个典型测试函数的比较结果表明,Logistic-CIEA和Cubic-CIEA的性能易出现大波动,Kent-CIEA则具有相对稳定的收敛速度,表现出较强的鲁棒性。由此证明,混沌映射作为产生局部搜索轨迹的迭代函数,其混沌特性对算法性能影响较大。

免疫量子进化算法

将免疫的概念和方法引入到量子进化算法中,提出一种新型的进化算法——免疫量子进化算法。该算法在保留原算法优良特性的前提下,力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或先验知识,抑制或避免求解过程中的一些重复或无效的工作,以提高算法的整体性能。对背包问题的仿真实验表明,免疫量子进化算法的性能优于经典的进化算法、免疫进化算法、量子进化算法等3种算法。

基于免疫进化算法的BP网络模型在径流预测中的应用

在BP网络模型基础上,引入免疫进化算法,建立了基于免疫进化算法的BP网络模型。该模型在一定范围内随机生成初始权值群体,用BP网络进行训练,选择群体中具有最大适应度值的权值个体作为最优个体,应用免疫进化算法生成下一代权值群体,再用BP网络对权值群体进行训练,此迭代过程反复进行,直至达到问题求解精度要求为止。将该模型应用于新疆伊犁河雅马渡站的径流预测,并将预测结果与基本BP网络模型和基于遗传算法的模糊优选BP网络模型的预测结果进行比较,结果表明,该模型不仅精度较高,而且稳定性较好。

基于免疫进化算法优化的灾情评估指数公式及效果检验

在分析灾情评估指标特征的基础上,提出了一种适用于多指标的灾情评估普适公式;对不同的评估指标及其分级标准,用免疫进化算法对公式中参数进行优化,得到对不同灾情评估指标及评价标准适用的指数公式。公式用于我国部分省市和地区的多种自然灾害的灾度评价,评价结果比较符合实际。该公式具有可比性、普适性和简单实用的特点。

基于免疫进化算法的投影寻踪聚类及其在地下水动态分类中的应用

针对地下水动态分类问题,采用投影寻踪聚类(PPC)模型,将多维的动态水位数据指标转换到低维子空间,并利用免疫进化算法(IEA)优化其投影方向,根据投影函数值的大小对地下水动态进行合理的分类。应用表明,该方法能利用一个综合反映多因素之间复杂关系的特征指标给出相应的分类结果,且根据计算结果还可以分析影响地下水分类的主要因素,为地下水动态分类提供了一种计算过程简单、直观的新方法。

基于免疫进化算法(IEA)的鹤望兰(Strelitzia reginae)叶面积指数(LAI)模拟

免疫进化算法(IEA)是基于遗传算法(GA)的一种“加强局部搜索,兼顾全局搜索”的进化算法。利用免疫进化算法(IEA)对鹤望兰叶面积指数(LAI)进行模拟,平均相对误差为3·44%,取得满意的结果,对鹤望兰栽培管理有一定的实际意义。免疫进化算法用于鹤望兰叶面积指数模拟简便、易行,为鹤望兰叶面积指数模拟模型的建立及参数优化开辟了一条新途径。

基于混沌免疫进化算法的聚类算法分析

结合免疫进化算法和混沌优化算法各自在数据空间搜索的优势,本文提出了一种新的基于混沌免疫进化算法的模糊C-均值聚类算法。该算法实现了从全局到局部的两层领域搜索机制,且仿真结果表明,该算法有效地避免了通常聚类方法易出现的早熟现象,同时也具有较快的收敛速度和较高的准确度。

基于免疫进化算法的径向基函数网络

基于免疫进化算法,提出了一种设计径向基函数(RBF)网络的新算法——免疫径向基函数网络(IRBF)训练算法.该算法通过提取RBF网络核函数宽度的先验知识作为疫苗构成免疫算子,缩小了标准进化算法搜索空间的范围,提高了算法的收敛速度.计算机仿真表明,采用这种算法训练的RBF网络达到了较好的性能.

基于蜜蜂免疫进化算法的湖泊富营养化评价

为建立对多个指标皆适用的湖泊富营养化评价模型,在对各营养状态指标值进行规范变换的基础上构建一个对多项指标的规范值均适用的湖泊营养状态的对数型幂函数指数公式,并采用蜜蜂免疫进化算法对公式中的参数进行优化,获得湖泊营养状态的对数型幂函数普适指数公式。将普适公式应用于武汉东湖10个湖区的营养状态评价分析,其评价结果与用幂函数加和型指数公式的评价结果完全一致,并与实际相符合,表明蜜蜂免疫进化算法用于富营养化评价模型中的参数优化是可行的。

基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法

为了避免混洗蛙跳算法易于出现不成熟收敛,提高求解质量,提出了基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法。该算法将粒子群算法中粒子追踪全局极值的思想融入混洗蛙跳算法中,对族群内的最差个体同时跟踪族群内和全局两个最优个体的信息,进行深度搜索;并引入免疫进化算法对群体中的最优个体进行免疫进化迭代计算,以达到充分利用最优个体的信息的目的。该算法不仅避免了陷入局部极值的局限,以更高的精度逼近全局最优解,而且能加速收敛。对多个典型测试函数的计算表明:基于免疫进化的粒子群混洗蛙跳算法比传统的混洗蛙跳算法具有更好的寻优能力、稳定效果和更快的收敛速度。

基于混沌免疫进化算法的汽车主动悬架控制策略研究

提出一种基于混沌免疫进化算法的1/4汽车主动悬架控制方法.在免疫进化算法的基础上,利用混沌运动的特点,对初始种群混沌初始化,且根据个体评价值对群体进行不同幅度的混沌载波,既可保护优秀个体,又可进行遍历搜索,跳出局部极小值,达到快速寻优的效果.仿真结果表明:与免疫进化控制比较,采用混沌免疫进化控制,汽车的平顺性和安全性得到了更好的改善.

免疫进化模糊聚类算法在边缘检测中的应用

针对图像处理中的模糊边缘检测问题,提出一种免疫进化模糊聚类算法.该算法在传统遗传算法全局随机搜索的基础上,借鉴了生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了遗传算法的群体多样性,具有更好的全局搜索能力.实验结果表明,该算法不仅具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力,而且可以减弱基于遗传算法的模糊聚类算法在遗传后期的波动现象.

基于Pareto聚类免疫进化算法的发动机悬置系统优化与稳健性分析

文章在分析各种优化方法优缺点的基础上,建立发动机悬置系统6自由度动力模型。以6自由度方向的解耦率最大为优化目标,以各悬置点三向刚度为设计变量,选用免疫进化算法对发动机的悬置刚度参数进行优化,同时应用Pareto聚类算法从记忆种群中提取多个优化解,最后用Monte Carlo法对悬置系统进行稳健性分析。结果表明,优化解不仅能保证6自由度方向的高解耦率,还能保证悬置系统的稳健性,提高了产品的质量。

基于免疫进化算法的小波神经网络的混沌优化设计

针对进化算法中的"退化"问题和小波神经网络的"维数灾"问题,将免疫算法和进化算法相结合,在引入混沌机制的基础上,提出了一种基于免疫进化算法的小波神经网络混沌优化设计方法。该方法既充分发挥了小波神经网络的快速性,又充分利用了免疫算法的全局性、适应性等特点。仿真结果表明了该算法的有效性。

基于免疫进化算法的过热汽温自整定PID控制研究

根据生物免疫系统特性 ,提出了一种基于免疫进化算法的PID控制器参数自整定方法。免疫进化算法引入记忆细胞和抗体浓度调节机制 ,具有种群多样性 ,能保证快速稳定地收敛到全局最优点。通过对过热汽温控制系统的仿真 ,表明该算法是有效的。