人工免疫系统是一种由生物免疫系统启发的学习外界物质的自然防御机理的学习技术。目前,人工免疫系统已开始成为计算智能研究的新领域。本文首先介绍免疫系统的机理,然后给出人工免疫网络模型和免疫学习算法,接着说明人工免疫系统的最新研究成果,最后指出其进一步研究的方向。
通过对目前几种常用仿生优化算法的研究与分析,在基本免疫算法的框架下用C＋＋实现人工免疫算法;通过测试函数研究提高算法性能的关键因素。将疫苗接种、基因重组、动态分库操作、多重变异概率调节机制加入到算法中,并通过大量实验测试,提高了算法性能。并且通过探讨交叉操作对免疫算法的影响,提出一种比较适合免疫算法的交叉算子;进而得出了改进后算法的流程并验证了其性能。最终将改进后的算法应用于机械设计问题实例,并与相应文献比对优化结果,证明了改进后算法的优越性能。
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