混沌免疫協(xié)進(jìn)化算法研究.pdf

1、進(jìn)化算法是一種基于生物自然選擇與遺傳機(jī)理的隨機(jī)搜索與全局優(yōu)化方法，該算法的核心思想源于生物進(jìn)化歷程。而生物從簡(jiǎn)單到復(fù)雜，從低級(jí)到高級(jí)的進(jìn)化過(guò)程是一個(gè)自然的、并行發(fā)生的、穩(wěn)健的優(yōu)化過(guò)程。近年來(lái)，進(jìn)化算法已被大量應(yīng)用于求解復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題并廣泛應(yīng)用于工業(yè)與工程領(lǐng)域。但由于在實(shí)際應(yīng)用中進(jìn)化算法早熟收斂，收斂速度慢的現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，這在一定程度上限制了進(jìn)化算法的發(fā)展和應(yīng)用。 本文簡(jiǎn)要回顧了進(jìn)化算法的發(fā)展歷程，在分析進(jìn)化算法的優(yōu)越性與其不足的

2、基礎(chǔ)上，借鑒混沌理論、生物免疫記憶與多樣性和種群協(xié)同進(jìn)化機(jī)制，提出了兩種新型混合進(jìn)化算法——免疫協(xié)進(jìn)化算法與混沌免疫協(xié)進(jìn)化算法。免疫協(xié)進(jìn)化算法的核心是利用種群競(jìng)爭(zhēng)與協(xié)同的內(nèi)在關(guān)系，進(jìn)行全局與局部搜索分離的兩層自適應(yīng)搜索，從而改進(jìn)了現(xiàn)有的進(jìn)化算法中的外在自適應(yīng)操作算子。算法機(jī)理分析表明免疫協(xié)進(jìn)化算法是可行的。它既在一定程度上避免了復(fù)雜的自適應(yīng)操作算子設(shè)計(jì)，又能夠解決進(jìn)化算法在進(jìn)化過(guò)程中早熟退化和局部收斂的問(wèn)題，同時(shí)該算法的仿真試驗(yàn)與TSP

3、問(wèn)題的求解也說(shuō)明了該算法較簡(jiǎn)單遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃和一般的免疫算法更為有效。 混沌的遍歷特性可作為搜索過(guò)程中避免陷入局部最小的一種優(yōu)化機(jī)制。而混沌操作能夠遍歷一定范圍內(nèi)的所有狀態(tài)，又可以作為一種提高搜索效率的手段。 本文詳細(xì)分析了混沌操作與協(xié)同進(jìn)化機(jī)制，利用混沌理論的遍歷與內(nèi)在隨機(jī)性、生物免疫記憶與免疫多樣性以及自然界的協(xié)同進(jìn)化機(jī)制，從而提出了混沌免疫協(xié)進(jìn)化算法?；煦绮僮鬟M(jìn)行局部搜索定位，種群協(xié)同改善算法的自適應(yīng)操作，免疫

4、機(jī)制避免局部收斂。這種新型混合進(jìn)化算法有機(jī)結(jié)合能夠有效地改進(jìn)了傳統(tǒng)進(jìn)化算法缺乏有效收斂和易陷入局部最優(yōu)的缺陷。 最后經(jīng)過(guò)仿真試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)混沌免疫協(xié)進(jìn)化算法可以保證全局最優(yōu)和收斂速度快，并且能夠很好地解決TSP問(wèn)題。同時(shí)仿真結(jié)果也表明，本文提出的混沌免疫協(xié)進(jìn)化算法較模擬退火算法、遺傳算法和一般的免疫算法都更為有效。 總之，自然界中包含著豐富的、有效的信息處理機(jī)制。從更宏觀、更本質(zhì)的角度去模擬自然進(jìn)化原理與機(jī)制，模擬生物智能的