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免疫算法的七个要素
免疫算法的七个要素包括：
1. 识别抗体：把目标函数和约束作为抗体。
2. 生成初始化的抗体：随机生成独特型串维数为M的N个抗体。
3. 计算亲和度：这个步骤是免疫算法的重点，也是最难点。
4. 记忆细胞分化：同人的免疫系统基本一致，与抗原有最大亲和度的抗体加入了记忆细胞。
由于记忆细胞数目有限，因此新生成的抗体将会代替记忆细胞中和它有最大亲和力者。
5. 抗体促进和抑制：通过计算抗体v的期望值，消除那些低期望值的抗体。
6. 产生新的抗体：基于不同抗体和抗原亲和力的高低，使用轮盘赌的方法选择两个抗体。
然后把这两个抗体按一定变异概率做变异，之后再做交叉，得到新的抗体。
重复操作直到产生所有N个新抗体。
可以说免疫算法产生新
的抗体的过程需要遗传算子的辅助。
7. 结束条件：如果求出的最优解满足一定的结束条件，则结束算法。
以上是免疫算法的七个要素，建议查阅关于免疫算法的资料以获取更多信息。
多目标的免疫进化算法免疫进化算法（Immune Evolutionary Algorithm，IEA）是一种模拟生物免疫系统的算法，它以免疫机制对生物系统中的非自身物质进行检测和消除为基础，将免疫机理与进化算法相结合，构建出一种新的计算智能算法。
在很多现实问题中，往往会涉及到多个目标的优化，而传统的进化算法只能针对一个目标进行优化，无法同时优化多个目标。
为了解决这一问题，学者们将多目标优化问题引入到免疫进化算法中，形成了多目标免疫进化算法（Multi-objective Immune Evolutionary Algorithm，MOIEA）。
多目标优化问题中存在多个矛盾的目标，而MOIEA的核心思想在于设计一个能够在多个目标之间平衡的适应度函数，通过协同进化的方式来实现多目标优化的目的。
MOIEA的优点在于它能够在同一时间内对多个目标进行寻优，避免了在设计中对单一目标的过度关注。
同时，该算法也弥补了其他多目标优化算法在处理不均衡目标时的缺陷，能够在目标数量不确定或不确定的解决方案存在的情况下进行优化。
在MOIEA算法中，主要有两种策略：一是Dominance Strategy （支配策略），二是Diversity Strategy（多样性策略）。
Dominance Strategy是MOIEA算法中的核心策略，通过将解集中的解根据目标函数值中的支配关系分为不同的支配层，实现对解集内部的排序和选择。
换句话说，Dominance Strategy将所有解分成不同的层级，第i+1层中所有解都被第i层的解所支配。
Diversity Strategy则是用来保证解集的多样性，确保解集中的解对应不同的目标方案。
这种策略可以通过（1）交叉操作、（2）变异操作、（3）聚合策略等方式来达到。
MOIEA算法已被应用于多个领域，包括电力网络规划、城市交通规划、纺织工艺优化、信号处理等，取得了不错的效果。
然而，MOIEA仍然存在一些问题，如处理高维问题时过程变得非常缓慢。
基于免疫进化算法(IEA)的鹤望兰(Strelitzia reginae)叶面积
指数(LAI)模拟
杨怀金;叶芝祥;朱克云;钱妙芬;杨迎春
【期刊名称】《生态学报》
【年(卷),期】2006(26)8
【摘要】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.
【总页数】5页(P2744-2748)
【作者】杨怀金;叶芝祥;朱克云;钱妙芬;杨迎春
【作者单位】成都信息工程学院环境工程系,成都,610225;成都信息工程学院环境工程系,成都,610225;成都信息工程学院环境工程系,成都,610225;成都信息工程学院环境工程系,成都,610225;成都信息工程学院环境工程系,成都,610225
【正文语种】中文
【中图分类】Q948
【相关文献】
1.哈尔滨实验林场主要林分类型叶面积指数(LAI)的测定 [J], 卢伟;范文义
2.基于IEAS平台的轮机模拟器主机遥控模块的开发 [J], 杨泽宇;朱永祥;孔晓丽
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基于聚集密度的人工免疫多目标进化算法摘要：为了改善人工免疫多目标进化算法的分布性，引入聚集密度以进行Pareto最优解集的更新。
其基本思想为：首先计算群体中每个个体的聚集密度，再根据目标函数值和聚集密度定义一个偏序集，然后采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体，更新精英集。
通过数值实验，用量化指标研究了新算法的收敛性和分布性，结果表明：新算法的收敛性与常规人工免疫多目标进化算法相当，但分布性有了明显提高。
关键词：多目标进化算法；人工免疫算法；聚集密度；分布性0引言在科学研究和工程应用中，许多决策问题具有多目标的特点和性质，它们需要同时满足几个相互冲突的不同目标，即无法使各个目标同时达到最优，这类问题称之为多目标优化问题（Multi-objective Optimization Problem，MOP）。
多目标优化问题存在一个最优解集合，其中的元素称为Pareto最优解。
由于多目标进化算法在优化控制、挖掘数据、设计机械、移动网络规划等领域的成功应用，使得学术界兴起研究进化算法的热潮。
自上世纪80年代以来，人们已提出多种多目标进化算法，比如Srinivas 的NSGA，Zitzler的SPEA，Knowles的PAES以及Deb的NSGA-Ⅱ等。
近年来，一些新的进化算法被用来求解多目标优化问题，如蚁群算法、粒子群算法、免疫算法、分布估计算法等。
上世纪90年代末，人工免疫算法开始兴起，其思想源于生物的免疫系统，它借鉴了免疫系统的功能、原理和模型并用于进行寻优搜索。
由于现在还不能充分认识免疫机理，所以有关免疫算法的研究基本集中在其它算法。
我们用免疫原理来改进并构成新的算法，比如免疫神经网络、免疫遗传算法等。
人工免疫系统算法的自身研究成果并不多，主要有基于克隆选择原理的克隆选择算法和基于阴性选择原理的阴性选择算法等。
Coello Coello等于2002年最早提出将人工免疫系统算法用于求解多目标优化问题，并陆续对其进行了改进；Luh等于2003年提出了多目标免疫算法MOIA；Jiao等于2005年提出免疫克隆多目标算法IDC-MA。
免疫进化算法
免疫进化算法是免疫算法与进化算法的结合。
进化算法是一种具有自适应的寻优算法，以遗传算法为代表的进化算法在解决复杂优化问题中获得不少成功的应用。
但进化算法普遍存在解集的未成熟收敛、局部搜索能力不足以及低效率的搜索等缺点。
因此进化算法引入免疫系统的概念，通过研究合理提取疫苗和抗体的免疫反应原理，提出免疫进化算法。
免疫进化算法引用疫苗的概念提高种群的适应度，使搜索效率加快，引用抗体的免疫反应则可以增加种群的多样性，防止算法的未成熟收敛，并增强局部区域的搜索能力。
如需了解更多关于免疫进化算法的信息，建议查阅相关论文或咨询专业人士。
