自适应免疫遗传算法

SIGA：一种新的自适应免疫遗传算法乔少杰;唐常杰;代术成;李川;陈瑜;邱江涛;刘齐宏【期刊名称】《中山大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2008(047)003【摘要】为了克服传统遗传算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的不足,提出了一种新的自适应免疫遗传算法SIGA(Self-adaptive Immune Genetic Algorithm).新算法对遗传算子进行改进,提出了自适应交叉和变异算子,保证了种群多样性和防止早熟现象发生;为了使免疫算子兼顾个体多样性和提高种群个体适应度的水平,提出了基于相似性矢量距离的免疫选择算法.实验表明,与传统的遗传算法和免疫算法相比,该算法收敛速度提高了3～90倍,求解精度达到10-3,并有效地抑制了早熟现象.【总页数】4页(P6-9)【作者】乔少杰;唐常杰;代术成;李川;陈瑜;邱江涛;刘齐宏【作者单位】四川大学计算机学院,四川,成都,610065;新加坡国立大学计算机学院,新加坡,117590;四川大学计算机学院,四川,成都,610065;四川大学计算机学院,四川,成都,610065;四川大学计算机学院,四川,成都,610065;四川大学计算机学院,四川,成都,610065;四川大学计算机学院,四川,成都,610065;四川大学计算机学院,四川,成都,610065【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.一种用于优化计算的自适应免疫遗传算法 [J], 马西庚;李媛媛;戴永寿2.一种图像增强的自适应免疫遗传算法 [J], 张斌;蒋丽峰;蒋加伏3.一种基于自适应免疫遗传算法的多用户检测 [J], 廉亚囡;李茂松4.一种自适应免疫遗传算法及其在系统辨识和参数优化中的应用 [J], 李晓斌;左磊;于波5.一种采用自适应免疫遗传算法的分子对接构象搜索方法 [J], 傅兵;郭红因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

自适应遗传算法3在计算机科学领域，自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm，AGA）是一种优化算法，它结合了遗传算法和自适应技术的优点，能够在求解复杂问题时具有较好的性能和适应性。

本文将介绍自适应遗传算法的原理、应用领域和优势。

一、自适应遗传算法的原理自适应遗传算法是在传统遗传算法的基础上引入了自适应机制，使得算法的执行过程更加灵活和智能化。

其主要原理如下：1.1 遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，其基本原理是通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，逐代演化出适应度更高的个体。

具体而言，遗传算法包括以下步骤：（1）初始化种群：随机生成一组初始个体，构成初始种群。

（2）评估个体适应度：根据问题的具体情况，使用适应度函数评估每个个体的适应度。

（3）选择操作：按照一定的选择策略，从当前种群中选择一部分个体作为父代。

（4）交叉操作：对选中的父代个体进行交叉操作，生成子代个体。

（5）变异操作：对子代个体进行变异操作，引入新的基因信息。

（6）更新种群：将父代和子代个体合并，得到新的种群。

（7）重复执行：循环执行上述步骤，直到满足终止条件。

1.2 自适应机制的引入传统遗传算法中，选择、交叉和变异等操作的参数通常是提前固定的，不具备自适应能力。

而自适应遗传算法通过引入自适应机制，可以根据问题的特点和种群的演化状况，动态调整这些参数，提高算法的性能和适应性。

自适应机制的具体实现方式有很多种，常见的有参数自适应和操作自适应两种。

参数自适应主要是通过调整选择、交叉和变异等操作的参数值，以适应不同问题的求解需求。

操作自适应则是根据当前种群的状态，动态选择适应的操作策略，如选择操作中的轮盘赌选择、锦标赛选择等。

二、自适应遗传算法的应用领域自适应遗传算法广泛应用于各个领域的优化问题，特别是那些复杂、非线性、多目标和约束条件较多的问题。

下面分别介绍几个典型的应用领域。

2.1 工程优化自适应遗传算法在工程优化中有着广泛的应用，例如在结构优化、参数优化和路径规划等方面。

基于自适应免疫遗传算法的多序列比对方法研究的开题报告一、研究背景及意义随着生物技术的迅猛发展和基因序列数据的大量累积，生物信息学在生物学研究和医学应用中的作用越来越重要。

多序列比对是生物信息学研究中的一个重要问题，能够从多个生物物种的基因序列中找出它们之间的共性和差异，是揭示生物进化关系、亲缘关系以及功能区域等研究的基础。

目前，多序列比对的算法有很多，但面对大规模的序列数据时会面临时间复杂度高、计算量大、结果准确性不足等问题，因此需要开发一种高效、准确的多序列比对算法。

自适应免疫遗传算法是一种模拟免疫系统的计算模型，具有自适应性、快速性、全局搜索能力强等优点，在多序列比对中有广泛的应用前景。

因此，基于自适应免疫遗传算法的多序列比对方法研究具有重要意义。

二、研究内容和目标本研究计划基于自适应免疫遗传算法开发一种高效、准确的多序列比对算法，主要包括以下内容：1. 建立自适应免疫遗传算法模型，设计适应度函数和变异操作等。

2. 结合多序列比对问题特点，针对多个序列之间的结构相似性和长度差异性等问题，设计相应的评价指标和优化策略。

3. 根据所设计的算法，在大规模基因序列数据上进行实验验证，比较与其他多序列比对算法的准确性和效率等进行对比分析。

本研究的目标是开发一种高效、准确的多序列比对算法，为生物信息学研究提供有力的支持和帮助。

三、研究方法和步骤本研究计划采用以下研究方法和步骤：1. 文献调研和分析，对当前多序列比对算法和自适应免疫遗传算法的研究进展进行综述和分析。

2. 建立自适应免疫遗传算法模型，结合多序列比对问题特点，设计适应度函数和变异操作等。

3. 设计多个序列的结构相似性和长度差异性等问题的评价指标和优化策略，并结合自适应免疫遗传算法进行多序列比对。

4. 在大规模基因序列数据上进行实验验证，比较与其他多序列比对算法的准确性和效率等进行对比分析。

5. 对研究结果进行总结与分析，提出后续总结和改进方向。

自适应遗传算法3自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm，AGA）是一种基于遗传算法的优化方法，它通过自适应地调整遗传算法的参数来提高求解效果。

本文将介绍自适应遗传算法3的原理和应用。

一、自适应遗传算法3的原理自适应遗传算法3在传统遗传算法的基础上进行了改进，引入了自适应的变异率和自适应的交叉率。

传统遗传算法中，变异率和交叉率是固定的，但在实际应用中，不同问题的求解难度不同，固定的变异率和交叉率可能无法达到最优解。

自适应遗传算法3通过不断地迭代优化，自适应地调整变异率和交叉率。

具体来说，它根据每一代种群的适应度情况，动态地调整变异率和交叉率，使得适应度较差的个体有更大的机会进行变异，适应度较好的个体有更大的机会进行交叉。

这样一来，种群的多样性得到保持，局部最优解得以避免，整体求解效果得到提高。

二、自适应遗传算法3的应用自适应遗传算法3在许多领域都有广泛应用。

以下将介绍几个常见的应用案例。

1. 优化问题求解：自适应遗传算法3可以应用于各种优化问题的求解，如旅行商问题、背包问题等。

通过自适应地调整变异率和交叉率，可以得到更优的解。

2. 机器学习：自适应遗传算法3可以用于机器学习领域中的参数优化问题。

通过自适应地调整变异率和交叉率，可以更好地搜索参数空间，提高模型的性能。

3. 调度问题：自适应遗传算法3可以用于各种调度问题的优化，如车辆路径问题、作业调度问题等。

通过自适应地调整变异率和交叉率，可以得到更合理的调度方案。

4. 组合优化问题：自适应遗传算法3可以应用于组合优化问题的求解，如图的着色问题、集合覆盖问题等。

通过自适应地调整变异率和交叉率，可以得到更优的组合方案。

三、总结自适应遗传算法3是一种基于遗传算法的优化方法，通过自适应地调整变异率和交叉率来提高求解效果。

它在优化问题求解、机器学习、调度问题和组合优化问题等领域有广泛应用。

自适应遗传算法3的原理和应用案例的介绍，希望能给读者带来一些启发和思考。

免疫遗传算法免疫遗传算法是一种受生物免疫系统启发的人工智能算法，它被认为是一项重要的仿生学方法。

它能够模拟生物免疫系统中免疫反应的特性，来解决复杂的问题。

简而言之，免疫遗传算法旨在仿照生物免疫系统来对复杂的问题进行搜索，找到能够极大地优化指标值的解决方案。

免疫遗传算法被认为具有良好的搜索性能和自适应性能。

它被用来解决经济学、工程、医学、信息科学和生物科学等领域的各种复杂的最优化问题。

它的有趣之处在于，它会在搜索过程中对已知的解决方案进行遗传处理，并得出自适应的解决方案。

免疫遗传算法的构建需要4种基本元件，即抗体池、抗原池、遗传运算和选择算子。

抗体池是一系列表示抗体的物理模型，它们将抗原空间映射到解决方案空间；抗原池是抗原的集合，包括环境信息和问题状态；遗传运算是免疫计算的一种组合方法，可实现精确的解决方案；选择算子包括实验选择、突变和重组等步骤，用于发展出更优的解决方案。

免疫遗传算法还具有一些优势，例如并行计算能力、自适应性、引入分布式处理、可用于大规模数据以及对多种最优化问题都适用性等等。

免疫遗传算法可以用于优化工程设计、机器学习和智能控制中的复杂问题，甚至可以用于一些太复杂而不适合其他算法的问题。

免疫遗传算法有一些限制，也就是其解决分布式最优化问题的效率较低、收敛速度较慢。

另外，它缺乏反向传播神经网络和深度学习中的结构化优化技术，因此对于一些结构化优化问题，免疫遗传算法可能难以取得理想的效果。

总之，免疫遗传算法是一种有前景且广受欢迎的算法，可以在极大程度上提高解决复杂问题的性能。

在解决复杂的最优化问题方面，免疫遗传算法尤其有用。

它的潜力已被越来越多的研究者所认可，而且会在未来发挥更大的作用。

一种基于自适应免疫遗传算法的多用户检测摘要：cdma通信方式具有通信容量大、抗干扰性强、安全性强等诸多优点，但是cdma通信系统中的核心问题就是存在多址干扰，本文在免疫遗传算法的基础上，提出了一种将自适应免疫遗传算法应用到多用户检测中去，经过仿真得到了较好的抗多址干扰的能力。

关键词：自适应免疫遗传算法；多址干扰；远近效应中图分类号：tp18 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）19-0000-02相对于tdma和fdma，cdma通信方式具有通信容量大、抗干扰性强、安全性强等诸多优点，但是cdma通信系统中的核心问题就是存在多址干扰，其中多用户检测技术是抑制多址干扰最有潜力的一种方法，已经成为目前3g移动通信中抗干扰的关键技术之一。

在cdma多用户检测领域人们已经做了大量的研究工作，其中免疫遗传算法是一种混合型改进遗传算法[1]，它将免疫系统的很多特性例如免疫调节机制、多样性等引入到遗传算法当中，克服了一般遗传算法的很多不足，本文在免疫遗传算法的基础上，提出了一种将自适应免疫遗传算法应用到多用户检测中去，经过仿真得到了较好的效果。

一、基于自适应免疫遗传算法的多用户检测免疫遗传算法是将生物自身免疫系统机理特点与遗传算法结合的一种全局优化搜索算法，它具有简单、通用性、鲁棒性强等优点，可以做到种群的多样性与收敛性动态平衡，就有较好的整体收敛能力和收敛速度[1]。

为了进一步提高免疫遗传算法的通用性，我们提出了一种自适应的免疫遗传算法（aia）。

这个算法做了两个改进：首先在群体进化提取免疫疫苗的过程中，选择从最佳个体的基因中自适应地提取抗体信息，这个参数是自适应变化的；其次在接种疫苗的过程中，加入一个自适应变化参数a，用来表示接种疫苗个体占总数的百分比。

这个参数是随着后代数增加的，最大为1，表示在进化的后期所有个体都接受接种疫苗，接种疫苗个体的百分比也是自适应变化的，它的流程图如图1所示。

自适应遗传算法3自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm）是一种基于遗传算法的优化算法，它将遗传算法与自适应机制相结合，通过不断调整算法参数，以适应问题的特点，进而提高算法的效率和性能。

自适应遗传算法3是自适应遗传算法的第三代版本，在前两代的基础上进行了改进和优化。

相比于前两代，自适应遗传算法3在适应度函数的计算、交叉算子和变异算子的设计等方面都有了更加细致的调整和改进，以提高算法的搜索能力和收敛速度。

在自适应遗传算法3中，适应度函数的计算是关键的一步。

适应度函数用于评估每个个体的适应度，从而决定其在进化中的生存和繁殖机会。

与前两代相比，自适应遗传算法3采用了更加灵活的适应度函数计算方法，可以根据问题的特点和需求来设计不同的适应度函数，以更好地适应不同的问题。

在交叉算子和变异算子的设计上，自适应遗传算法3也进行了创新。

交叉算子用于产生新的个体，通过将两个个体的基因进行交叉组合，产生新的个体。

自适应遗传算法3通过引入一定的随机性和自适应机制，使得交叉算子能够更好地探索搜索空间，提高算法的搜索效率。

变异算子则用于引入新的基因信息，增加搜索的多样性。

自适应遗传算法3通过精心设计变异算子，使得变异率能够根据搜索进程的不同阶段进行自适应调整，以平衡探索和利用的关系，进一步提高算法的性能。

除了适应度函数的计算、交叉算子和变异算子的设计，自适应遗传算法3还考虑了种群大小、迭代次数、收敛准则等参数的选择。

这些参数的选择对算法的性能和效果有着重要的影响，自适应遗传算法3通过自适应机制，根据问题的特点和搜索进程的需求，动态调整这些参数，使算法能够更好地适应问题的复杂性和难度，提高搜索效率和优化结果的质量。

自适应遗传算法3在实际应用中具有广泛的应用价值。

它可以用于解决各种优化问题，如函数优化、组合优化、路径规划等。

通过不断改进和优化算法，自适应遗传算法3能够更好地适应不同的问题，提供更高效、更优质的解决方案。

1.引言遗传算法已成为人们研究非线性现象和复杂系统的新的三大方法之一,并于神经网络一起成为人们研究认知过程的重要工具.已成功地应用于如:模式识别,图象处理,语音识别,智能控制,虚拟现实,优化计算,人工智能等众多领域。

近几年来全国地下矿山发生多起因通风系统不完善的重特大安全世故,引起党和国家领导人的高度重视.,矿井通风系统的评价,在矿井通风管理工作中,是必不可少的,唯有对矿井通风系统的状况作出准确的评价,才能对系统的调节作出正确的决策。

在矿井通风系统评价中,有限的时空监测数据所能提供的信息是不完全的和非确知的,且受多方面因素的影响。

因此,评价矿井通风系统是个复杂的非结构性问题。

矿井通风系统的评价,国内的专家、学者提出了许多评价方法,大致可分为:单指标法、多指标列举法和综合评判方法。

但是,这些评价方法有的过于简单,难以全面地反映矿井通风系统的品质好坏;有的过于繁琐,无可比性,不能形成综合的、明确的概念;有的方法是计算过程复杂,数据处理量大,不利于推广使用。

文献[1]把迅速发展起来的人工神经网络应用于矿井通风系统评价是一个很大的进步,但其中的神经网络采用的是BP 神经网络,这一算法很容易使问题陷入局部极小同时也使搜索时间过长,而遗传算法则是一种全局搜索算法,把神经网络和遗传算法相结合可以克服上述缺点,本文欲用一种自适应免疫遗传算法代替BP 算法对基于人工神经网络的矿井通风系统评价模型的加以改进。

2.自适应免疫遗传算法—————S I GA[2]2.1SIGA 算法描述在SIGA 算法中,抗体群体中所有个体均采用二进制编码,交叉操作选择单点和双点交叉两种方式,目的是既可以保持种群进化的多样性,又不会因为多点交叉破坏个体中较好的模式[7]。

其中交叉点的选取是通过自适应交叉率Pc 获取的,变异操作是对每个基因座以自适应变异率Pm 进行变异。

算法的主要步骤如下:1)确定种群大小N 和种群个体长度L ,随机生成种群,并将种群中的个体二进制编码,同时将种群分为P 个子群体以实现小生境隔离[7]2)对求解问题进行分析从中提炼出最基本的特征信息,即疫苗;3)从第一代个体(n=1)开始,对P 个子群体进行自适应交叉和变异操作;4)采用文献[8]提出的方法对种群个体进行浓度控制及激励值计算。

自适应免疫遗传算法
严心池;安伟光;赵维涛
【期刊名称】《应用力学学报》
【年(卷),期】2005(22)3
【摘要】遗传算法(GA)是基于自然遗传规则随机搜索技术的一种进化算法,但是随着实际结构的大型化和复杂化,它往往出现过早收敛的现象。

在研究了算法的编码方式、控制参数和算子操作之后,就其全局收敛性的不足,提出动态自适应策略以改进其性能,在基本遗传算子的基础上,采用了免疫遗传算子和保优策略。

其中免疫算子可以防止交叉变异中的个体退化,自适应策略则保持了种群的多样性,以此保证遗传算法尽快收敛到全局最优解,称之为自适应免疫遗传算法(AIGA)。

随后以经典的十杆桁架结构优化问题作为例子说明算法的优越性,结果表明AIGA在随机结构优化中计算有效、结果可靠。

【总页数】4页(P445-448)
【关键词】遗传算法;免疫算子;自适应策略;全局最优解
【作者】严心池;安伟光;赵维涛
【作者单位】哈尔滨工程大学
【正文语种】中文
【中图分类】O213.2
【相关文献】
1.自适应免疫遗传算法在认知决策引擎中的应用 [J], 夏龄
2.改进的自适应免疫遗传算法在图像增强中的应用 [J], 刘翔;董昱
3.基于自适应免疫遗传算法的企业信息系统适应性优化研究 [J], 薛朝改
4.自适应免疫遗传算法在船舶航向控制器中的应用 [J], 刘辉
5.基于自适应免疫遗传算法的IPPS问题研究 [J], 刘琦铀;张成科;李铁克
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基于自适应免疫遗传算法的边缘检测
李映;焦李成
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2003(008)008
【摘要】为了使检测的图象边缘结构定位好,并且产生连续的精细边缘,同时能滤除边缘图象中的噪声干扰,基于费用函数最小化方法,提出了一种自适应免疫遗传算法用于图象的边缘检测.为了保持群体中个体的多样性,同时加快算法的收敛速度,该算法中交叉、变异和免疫算子采用了自适应变化而非固定的概率,同时免疫算子采用了几何形式的退火选择方案.由于该算法能够有效地利用局部边缘结构的一些先验知识和特征信息制作成免疫疫苗,其局部搜索能力较经典的遗传算法有很大的提高.该方法用于灰度图象时产生了令人满意的检测效果,并对噪声有较好的抑制作用.【总页数】6页(P890-895)
【作者】李映;焦李成
【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安,710071;西北工业大学计算机科学与工程系756信箱,西安,710072;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于自适应免疫遗传算法的测试优化选择方法研究 [J], 丁剑;张琦;朱春生;冉红良
2.基于自适应免疫遗传算法的企业信息系统适应性优化研究 [J], 薛朝改
3.基于自适应免疫遗传算法的服务主体优选机制 [J], 程秋云;张森
4.一种基于自适应免疫遗传算法的多用户检测 [J], 廉亚囡;李茂松
5.基于自适应免疫遗传算法的IPPS问题研究 [J], 刘琦铀;张成科;李铁克
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