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            EEPW首頁(yè) > 醫(yī)療電子 > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 一種用于函數(shù)優(yōu)化的免疫算法

            一種用于函數(shù)優(yōu)化的免疫算法

            作者:劉麗玨 唐璉 蔡自興 時(shí)間:2008-06-06 來(lái)源:電子技術(shù)應(yīng)用 收藏

              3.1 克隆變異

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/83867.htm

              算法中主要的免疫操作包括了克隆和變異。

              克隆是拷貝抗體編碼模式的過(guò)程,假設(shè)父代抗體為X=[x1,x2,……xn]T,則克隆后產(chǎn)生的子代抗體為X′=Ii×X,Ii是NCi維行向量。而NCi就決定了抗體克隆的數(shù)量,在這里NCi可由下式得到:

                    

              β∈(0,1)是克隆常數(shù),N是種群規(guī)模,將要克隆的抗體按親和度排序,i是其序號(hào)。其結(jié)果是親和度越高的抗體克隆的數(shù)量越多。

              變異的目的是使子代抗體的編碼發(fā)生變化,以期得到優(yōu)于父代的更好的解。由于算法中的抗體采用實(shí)數(shù)編碼,因此原來(lái)的變異方法不再適用,而是采取了高斯變異的方式,并且變異并不作用到原始種群。

              為了能在親和度高的抗體周?chē)兴阉?,同時(shí)又保證抗體的多樣性,本文引入了一種自適應(yīng)變異算子,即對(duì)每一個(gè)變異算子作用到的個(gè)體分量:

                   

              其中N(0,1)是一個(gè)服從標(biāo)準(zhǔn)高斯分布的隨機(jī)數(shù);而Nmi則對(duì)應(yīng)抗體的變異率,不失一般性,對(duì)求解最小值的問(wèn)題:

                   

              顯然,抗體的變異率是與其親和度成反比的,親和度越高變異率越小,抗體在每次迭代過(guò)程中根據(jù)親和度自適應(yīng)的調(diào)整變異步長(zhǎng),使得在親和度高的抗體周?chē)兴阉饕蕴岣呤諗克俣?,同時(shí)保持種群的多樣性。ρ為變異常數(shù),用來(lái)調(diào)整變異強(qiáng)度,與搜索的空間大小和種群規(guī)模相關(guān)。

              3.2 調(diào)整免疫網(wǎng)絡(luò)

              與遺傳算法相比,的一大特點(diǎn)就是其具有記憶性,從新的抗體群中選出優(yōu)勢(shì)個(gè)體,排除退化個(gè)體的過(guò)程就是重新生成免疫網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程。

              經(jīng)過(guò)克隆和變異后,若存在新抗體ρ=min{f(xij)|j=1,2,……n},使得f(p)

              而對(duì)于那些退化的個(gè)體,即親和度最低的一部分抗體,則通過(guò)重新初始化的方法使其消亡,以保持種群的多樣性。

              4 實(shí)驗(yàn)

                    

              為測(cè)試算法性能采用了以下3個(gè)典型測(cè)試函數(shù):

                   

              初始種群大小為100,維數(shù)為20,最大截止代數(shù)為400的情況下,改進(jìn)的克隆選擇算法(表1中顯示為ACLONALG)連續(xù)lO次實(shí)驗(yàn)的結(jié)果與CLONALG算法比較見(jiàn)表l。

                    

              實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法在3個(gè)函數(shù)上均優(yōu)于CLONALG算法,收斂速度和精度都有明顯提高。圖1、圖2和圖3分別顯示了CLONALG和改進(jìn)的克隆選擇算法(ACLONLG)在3個(gè)函數(shù)上運(yùn)行10次的平均實(shí)驗(yàn)結(jié)果,縱坐標(biāo)取函數(shù)值的對(duì)數(shù),其中cLONALG(10)表示維數(shù)為10的CLONALG算法,其他類(lèi)似。從圖中可以看出,本文提出的算法對(duì)于f1來(lái)說(shuō),在lO維的情況下不及CLONALG,但在20維的情況下卻優(yōu)于CLONALG,特別在運(yùn)行后期收斂速度加快;而在f2和f3上,收斂速度和精度均高出CLONALC,顯示出明顯的優(yōu)勢(shì)。

              本文介紹了免疫優(yōu)化算法的基本原理,并通過(guò)分析,提出了一種改進(jìn)的算法用于。該算法的主要步驟包括初始化種群、親和度計(jì)算、選擇、克隆、超變異、消亡等,屬隨機(jī)優(yōu)化算法,具有顯示的并行性。通過(guò)3個(gè)典型測(cè)試函數(shù)對(duì)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),與CLONALG的結(jié)果進(jìn)行了比較。結(jié)果表明,本文所提算法收斂速度和精度均有提高,解的多樣性增加,在高維情況下優(yōu)勢(shì)明顯。


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