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| 1 | 改进的免疫算法及其在函数优化中的应用显示文摘为了提高免疫算法的搜索能力,根据生物免疫机制及生物进化的周期性,设计了一种周期变化变异算子。为了避免仅仅以亲和度作为免疫选择评价标准,低亲和度抗体过度抑制,提出了将抗体浓度引入到亲和度中作为评价指标,设计了一种改进的免疫选择算子。基于马尔科夫链,分析了改进免疫算法的收敛性。为了测试该算法的有效性,将算法应用于函数优化问题中。仿真结果表明,改进的免疫算法具有更高的搜索速度和精度。 | 叶洪涛 罗飞 许玉格 | 2011 | 系统工程与电子技术2011，33，2： | 12 |
| 2 | 基于改进免疫遗传算法和Holt-Winters的电能计量器具配送优化显示文摘针对电能计量器具物流配送的需求量预测、配送中心选址以及客户分配等多个问题,提出一种基于改进免疫遗传算法和Holt-Winters模型的电能计量器具配送网络优化策略。首先,采用Holt-Winters模型来预测未来一年的月度需求量,黄金分割法可用于搜索最优平滑系数,提高预测的准确性;然后,采用高斯投影法将客户的经纬度转换为平面直角坐标,建立配送运输成本最小的目标函数,并基于种群的相似性和矢量距,对免疫遗传算法的抗体浓度进行改进;最后,以某省网计量中心—配送中心—客户二级电能表配送问题为例,采用改进免疫遗传算法求解目标函数,筛选最优的配送中心位置和客户分配方案。结果表明,改进免疫遗传算法具有更高的收敛效率和避免局部收敛的能力,本文所提电能计量器具配送网络优化策略对减小配送成本具有一定的参考价值。 | 王杰 孙林 郑直 张嘉浩 黄雷 | 2022 | 电力科学与技术学报2022，37，2： | 3 |
| 3 | 基于自适应免疫进化算法的逻辑电路设计显示文摘针对现有进化算法在进行逻辑电路设计时存在的进化缓慢和容易陷入局部解等问题,提出一种自适应免疫进化算法(adaptive immune evolutionary algorithm,AIEA)。该算法引入了免疫记忆机制和抗体差异调节算子,能够很好地保证个体的多样性,有利于跳出局部最优解;通过采用自适应交叉率和变异率,提高了算法的搜索能力和收敛速度。通过与多目标进化算法(MOEA)、简单免疫算法(SIA)的实验比较,证明了该自适应免疫进化算法的有效性。 | 徐海芹 丁永生 胡志华 | 2009 | 计算机应用研究2009，26，6： | 2 |
| 4 | 混合交通网络设计的遗传免疫算法研究显示文摘为了研究混合交通网络设计的启发式求解算法,以路段建设费用和网络费用最小化为目标,建立了混合交通网络设计的双层规划模型。鉴于标准遗传算法的局限性,基于人工免疫思想,将免疫系统仿生机理中的免疫调节、克隆选择、免疫记忆引入到遗传算法中,给出了求解混合交通网络设计的遗传免疫算法。通过算例验证了算法的有效性,并和标准遗传算法进行了比较。结果表明,在混合交通网络的设计中遗传免疫算法比标准遗传算法具有更好的求解效果。 | 孙杨 宋瑞 何世伟 郭钰 | 2009 | 交通信息与安全2009，27，4： | 1 |
| 5 | 基于定向突变的自适应并行免疫算法显示文摘针对克隆选择算法收敛速度较慢的问题,对算法策略进行研究,提出了一种基于定向突变的自适应并行免疫算法(APIA)。该算法采用自适应并行搜索策略,在记忆库中引入定向突变算子,增强算法的局部定向搜索能力,并改善算法早熟的问题。同时算法还改进了超变异算子,以提高其运行效率。仿真实验结果表明:该算法比克隆选择算法和传统的遗传算法有更好的寻优能力,有效地提高了收敛速度,缩短了搜索时间。 | 翟仲曦 钱锋 杜文莉 | 2010 | 华东理工大学学报(自然科学版)2010，36，1： | 1 |
| 6 | 一种免疫进化算法及其收敛性的研究显示文摘基于生物免疫系统的重要原理和机理提出了一种免疫进化算法(IEA),对此算法收敛性进行了理论分析,并将该算法应用到多模态函数优化的求解中。仿真结果表明,该算法用于复杂的函数优化具有较快的收敛速度和有效性,利用此算法研究优化问题具有广阔的前景。 | 张向锋 李皎洁 王致杰 | 2009 | 上海电机学院学报2009，12，1： | 1 |
| 7 | A novel immune genetic algorithm based on quasi secondary response显示文摘Combining the advantages of a genetic algorithm and an artificial immune system,a novel genetic algorithm named immune genetic algorithm based on quasi secondary response(IGA-QSR)is proposed.IGA-QSR employs a database to simulate the standard secondary response and the quasi secondary response.Elitist strategy,automatic extinction,clonal propagation,diversity guarantee,and selection based on comprehensive fitness are also used in the process of IGA-QSR.Theoretical analysis,numerical examples of three benchmark mathematical optimization problems and a traveling salesman problem all demonstrate that IGA-QSR is more effective not only on convergence speed but also on convergence probability than a simple genetic algorithm with the elitist strategy(SGA-ES).Besides,IGA-QSR allows the designers to stop and restart the optimization process freely without losing the best results that have already been obtained.These properties make IGA-QSR be a feasible,effective and robust search algorithm for complex engineering problems. | 赵良玉 徐勇 徐来斌 杨树兴 | 2011 | Journal of Beijing Institute of Technology2011，20，1： | 1 |
| 8 | 基于解空间定向优化的改进免疫算法研究及应用显示文摘为了降低免疫算法应用过程中搜索目标函数的响应耗时,提出了一种基于解空间定向优化的改进免疫算法。相比于传统的免疫算法,增加了药物辅助环节能够使算法搜索目标函数的范围大大减小,搜索过程中按照目标函数的最终要求,规定搜索方向同时缩小搜索范围。能够为算法搜索目标函数最值降低数据量。将该优化算法应用于多峰函数的寻找最小值的问题,仿真实验证明了算法的可行性和更优的实时性。 | 王波 胡军台 张克勇 李晓航 张逸群 孙世勇 | 2020 | 火力与指挥控制2020，45，12： | 1 |
| 9 | Regularization Method and Immune Genetic Algorithm for Inverse Problems of Ship Maneuvering显示文摘Ship maneuverability, in the field of ship engineering, is often predicted by maneuvering motion group (MMG) mathematical model. Then it is necessary to determine hydrodynamic coeffcients and interaction force coeffcients of the model. Based on the data of free running model test, the problem for obtaining these coeffcients is called inverse one. For the inverse problem, ill-posedness is inherent, nonlinearity and great computation happen, and the computation is also insensitive, unstable and time-consuming. In the paper, a regularization method is introduced to solve ill-posed problem and genetic algorithm is used for nonlinear motion of ship maneuvering. In addition, the immunity is applied to solve the prematurity, to promote the global searching ability and to increase the converging speed. The combination of regularization method and immune genetic algorithm(RIGA) applied in MMG mathematical model, showed rapid converging speed and good stability. | 刘小健 黄国樑 邓德衡 | 2009 | Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)2009，14，4： | 0 |
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