基于免疫系統(tǒng)的協(xié)同進化機制及其應(yīng)用研究.pdf

1、傳統(tǒng)進化算法在理論上已比較成熟，應(yīng)用也非常廣泛。但是，它有兩個方面的缺陷。一個方面是收斂速度較慢、局部搜索能力有限。另一個方面是，在搜索空間規(guī)模龐大、搜索空間結(jié)構(gòu)復(fù)雜、以及個體的直觀評價標準缺乏的應(yīng)用場合，難以取得很好的性能，這些缺陷制約著其應(yīng)用。免疫算法和協(xié)同進化算法是進化算法的兩個研究熱點。兩者在啟發(fā)機制和應(yīng)用領(lǐng)域方面，成果都很多。兩者都有效地克服了對傳統(tǒng)進化算法的缺點。免疫算法與協(xié)同進化算法，在機制模型方面和算子設(shè)計方面很多的共同

2、點，同時也有互補性。建立在兩者之上的免疫協(xié)同進化機制，將有更好的性能和應(yīng)用價值。
　　 本論文針對傳統(tǒng)進化算法的問題，借鑒免疫計算和協(xié)同進化計算的優(yōu)勢，同時考慮到生物免疫中豐富的協(xié)同進化機制，通過研究基于免疫系統(tǒng)的協(xié)同進化機制，建立協(xié)同進化模型，提出協(xié)同進化算法或系統(tǒng)，解決在服裝設(shè)計優(yōu)化、物流優(yōu)化和分布式對象計算等領(lǐng)域中的新型復(fù)雜應(yīng)用問題。
　　 首先，對進化算法、免疫計算、協(xié)同進化計算和免疫協(xié)同進化機制進行了綜述，旨在

3、說明免疫協(xié)同進化機制及其啟發(fā)的計算模型的價值。對于免疫計算和協(xié)同進化計算的研究，強調(diào)了各自的啟發(fā)機制、計算模型、算法或人工系統(tǒng)的設(shè)計。對于免疫協(xié)同進化機制的研究，根據(jù)生物免疫系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能，提出將免疫協(xié)同進化機制分為三大類進行研究，分別是基于免疫群體的協(xié)同進化機制、基于免疫網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同進化機制、以及基于免疫穩(wěn)態(tài)維持原理的協(xié)同進化機制。而免疫協(xié)同進化的機制、模型、算法或系統(tǒng)，也在這樣的分類模式下進行研究。
　　 然后，從生物免疫系

4、統(tǒng)中選擇了一些機制進行研究，建立模型、提出算法與系統(tǒng)框架，并在物流優(yōu)化、服裝設(shè)計和分布式計算等領(lǐng)域進行應(yīng)用與驗證。1)在基于免疫群體的協(xié)同進化計算方面，融入和加強了傳統(tǒng)進化算法的算子，同時引入和優(yōu)化了免疫算法的傳統(tǒng)算子，并結(jié)合應(yīng)用領(lǐng)域的知識設(shè)計了協(xié)同進化算子和控制策略，成功地應(yīng)用于物流配送區(qū)域均衡優(yōu)化和制服分配優(yōu)化。2)在基于免疫系統(tǒng)的免疫協(xié)同進化設(shè)計方法的研究方面，提出了基于交互式免疫協(xié)同進化算法的服裝設(shè)計方法；提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和免

5、疫協(xié)同進化算法的服裝設(shè)計優(yōu)化的混合方法。3)在基于免疫協(xié)同進化網(wǎng)絡(luò)的模型與應(yīng)用的研究方面，提出了多親和度免疫網(wǎng)絡(luò)的模型并用于設(shè)計分布式對象預(yù)取技術(shù)；提出了基于抗體網(wǎng)絡(luò)模型和多層次免疫系統(tǒng)模型的分布式對象計算框架；提出了基于多信號協(xié)同的危險模式理論的信息安全實時評估模型。4)在免疫穩(wěn)態(tài)協(xié)同進化機制與應(yīng)用方面，提出了抗體網(wǎng)絡(luò)與多層次免疫系統(tǒng)的穩(wěn)定性協(xié)同進化模型，并用于設(shè)計分布式對象計算框架；提出了基于免疫穩(wěn)態(tài)維持的認知系統(tǒng)模型的一種信息檢索