一种基于人工免疫系统的聚类算法

根据数据分析中聚类判断所遵循的原则,模拟抗体捕获抗原的机制,提出了一种基于人工免疫系统的聚类算法,最终可以获得全局最优解,并且具有本质上的并行性、计算效率高和聚类能力强等优点。

采用主流FPGA的数字电路在线生长进化方法

采用主流FPGA器件构建了在线进化平台,提出了一种适合较大规模数字电路在线进化的生长进化方法。该方法模拟植物生长机理进化以解决进化速度缓慢问题,采用增长验证评估方法取代传统的穷举式验证评估方法来解决在线验证评估难题;应用免疫遗传算法克服遗传算法的早熟收敛问题;采用多参数级联十进制整数编码方法缩短染色体长度;采用生长进化方法成功地进化出了16位加法器和8位乘法器。对比实验结果表明,采用生长进化方法无论是进化出的电路规模,还是进化速度均优于传统的直接进化方法。

一种基于人工免疫系统的聚类算法

该文根据数据分析中聚类判断所遵循的原则,模拟抗体捕获抗原的机制,提出了一种基于人工免疫系统的聚类算法。该方法最终可以获得全局最优解,并且具有本质上的并行性、计算效率高、聚类能力强等优点。

基于免疫算法的多匝道MF-AILC控制方法

针对高速公路交通系统的重复性和周期性,提出基于免疫算法的高速公路多匝道无模型自适应迭代学习控制(MF-AILC)联合协调控制,以高速公路最大流量、全局最小行程时间和入口平均等待时间三者为目标函数,用免疫算法对多匝道协调迭代学习控制器进行优化。仿真结果表明,与无控制情况下进行比较,该控制方法具有良好的控制效果和较强的鲁棒性。

基于免疫粒子群算法的应急物流配送车辆调度研究

以应急物流为背景,通过分析应急物流车辆调度问题的特点,在满足时间限制条件的基础上充分考虑车辆的载重和体积的限制,建立以运输距离最短和运输车辆最少的双目标车辆调度模型,并用免疫粒子群算法实现对模型的求解,来验证模型和算法的可行性和有效性。

基于加权变异免疫算法的微钙化点特征选择

给出了一种乳腺X线照片微钙化点的特征选择方法,该方法运用基于加权变异算子的免疫算法进行特征优选。加权变异算子能够动态调整抗体各部位的变异率,在高亲和力抗体的邻近小范围搜索,在低亲和力抗体的周围跳跃式搜索;为了与支持向量机的分类准则保持一致性,该免疫算法在特征空间中通过核函数计算亲和力。实验使用该方法对微钙化点的20种常用特征进行选择,其结果与经验特征集基本相符但更精简,提高了计算效率,是一种可行的特征选择方法。

多目标系统最优控制方法研究

用多个性能指标评价系统更有实际意义,但在现有的研究中,针对此类问题所采取的方法通常是线性加权,权值是人为选取以达到"最优",这就使得"最优"控制成为主观最优而非数值实际最优。本文针对这一问题,结合决策者先验知识的多少,给出2种新的解决方法:层次分析和Pareto交互式决策。首次采用免疫克隆选择多目标优化算法来设计多指标情况下的LQR控制器。仿真结果表明:该算法在时间复杂度、分布性等方面均优于现在常用的NSGA-II,且本文给出的解决方法更适合于复杂情况下的最优控制器设计。