免疫算法是一种受生物免疫系统启发而来的优化算法,其基本原理是通过模拟人体免疫系统的识别、记忆、学习、正反馈、适应、负反馈和优化等功能来解决复杂问题。在免疫系统研究中,免疫算法的应用和进展主要体现在以下几个方面: 免疫算法的基本操作包括克隆、选择、变异等,这些操作模仿了生物免疫系统中的相应机制。例如,克隆...
免疫遗传算法(ImmuneGeneticAlgorithm,IGA)就是将免疫理论(ImmuneAlgorithm,IA)和基本遗传算法(SimpleGeneticAlgorithm,SGA)各自的优点结合起来的一个多学科相互交叉、渗透的优化算法。概念释义 该算法既保留了遗传算法的搜索特性，又利用了免疫算法的多机制求解多目标函数最优解的自适应特性，在很大程度上避免了“早熟”，...
免疫算法是受生物免疫系统的启发而推出的一种新型的智能搜索算法。它是一种确定性和随机性相结合并具有“勘探”与“开采”能力的启发式随机搜索算法。 历史发展 1958年,澳大利亚学者Burnet率先提出了与免疫算法(Immune Algorithm,IA)相关的理论--克隆选择原理。 1973年,Jerne提出免疫系统的模型,他基于Burnet的克隆选择学...
免疫算法1.1 算法简介免疫算法(Immune Algorithm,IA):是指以在人工免疫系统的理论为基础,实现了类似于生物免疫系统的抗原识别、细胞分化、记忆和自我调节的功能的一类算法。 引用目前百度对其的定义: 有没有看到这里好奇了的小伙伴?为啥遗传算法和免疫算法扯上了关系? 但其实学完免疫算法你会发现,两者其实非常的相似。
在算法中，是指所有可能错误的基因，即非最佳个体的基因。在生命科学中，抗体是指免疫系统受抗原刺激后，免疫细胞转化为浆细胞并产生能与抗原发生特异性结合的免疫球蛋白，该免疫球蛋白即为抗体。在本文中是指根据疫苗修正某个个体的基因所得到的新个体。其中，根据疫苗修正某个个体基因的过程即为接种疫苗，其目的是...
免疫算法是一种模拟生物免疫系统的智能优化算法。想象一下,当我们的身体遇到病毒或细菌侵袭时,免疫系统会启动,通过识别、记忆、适应和清除来保护我们。就像我们的身体需要应对各种各样的健康挑战一样,免疫算法也被设计来解决复杂的优化问题。 为了更生动地展示这个概念,我们可以想象一个场景:一个人正在经历一场流感疫情...
免疫算法简单介绍 免疫算法的基本步骤: 抗原识别。输入目标函数和各种约束作为免疫算法的抗原。 初始抗体生成。随机生成初始抗体种群。 亲和力计算。计算抗体的适应值。 免疫处理。免疫处理包括免疫选择、克隆、变异和抑制。 免疫选择:根据抗体的亲和力选出亲和度较高的抗体。
免疫算法涉及到一些基本的公式,包括: 1. 抗体与抗原的亲和度计算公式 亲和度是指抗体与抗原之间相互作用的强度,通常使用欧几里得距离或哈密顿距离来计算。欧几里得距离公式如下: $d(x,y)=sqrt{(x_1-y_1)^2+(x_2-y_2)^2+...+(x_n-y_n)^2}$ 其中,$x$和$y$代表两个向量,$n$代表向量维数。 2...