人工免疫算法及其在多元非线性优化问题中的应用

针对多元非线性Rosenbrok函数优化问题,结合生物免疫系统相关机理,设计对应的人工免疫算法对其进行求解。讨论了相似度、亲和力、群体多样性以及免疫记忆等功能的设计和实现方法,算法设计中,结合信息熵原理设计抗体相似度,并引入克隆抑制、亲和突变及募集新成员算子来保持群体多样性。最后,通过实验比较分析,该算法稳定,且具有较强的全局搜索性能,能够获得较满意的解。     

人工免疫多目标进化算法在动态车辆路径优化中的应用

建立了动态车辆路径优化问题的数学模型,提出了一种基于聚集密度的人工免疫多目标进化算法。该算法首先计算群体中每个个体的聚集密度,再根据目标函数值和聚集密度定义一个偏序集,然后采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新精英集。实验结果表明,该算法是解决动态车辆路径问题的有效方法。     

人工免疫原理在NIDS中的研究

分析了人工免疫系统的原理,简单建立了一种基于否定选择算法的网络入侵检测系统,引入了一种用于异常事件识别的r-字符块匹配规则,并对规则存在的漏洞进行了分析。     

基于人工免疫算法的十字路口交通流优化分析

将人工免疫算法应用于十字路口交通流数据的分类处理．将所分析的数据作为抗原，利用抗体、抗原的亲和作用，通过刺激／抑制有关抗体的活动建立一个抗体记忆池，再运用传统的聚类分析方法，对抗体记忆池进行分类，仿真实验结果清晰地反映了路口交通流数据网络的内在结构，为交通路口的红绿灯控制采用动态模式提供理论依据，同时说明人工免疫算法具有广阔的实用价值．     

人工免疫理论在一类病毒检测中的应用研究

人工免疫系统由于其解决问题的方式存在许多内在的优越性而在计算机安全领域中得到广泛的应用。本通过对一类涉及到对中断向量表进行操作的计算机病毒作用机理的研究，提出了一种基于免疫理论的计算机病毒检测技术。实验表明，本提出的方案能高效、准确的检测出该类病毒的存在并加以清除。     

人工免疫技术在足球机器人比赛系统中的应用

介绍了人工免疫系统和人工免疫技术的特点及发展历程,讨论了人工免疫技术在机器人足球仿真比赛中的应用。     

基于聚集密度的人工免疫多目标进化算法

为了改善人工免疫多目标进化算法的分布性,引入聚集密度以进行Pareto最优解集的更新。其基本思想为:首先计算群体中每个个体的聚集密度,再根据目标函数值和聚集密度定义一个偏序集,然后采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新精英集。通过数值实验,用量化指标研究了新算法的收敛性和分布性,结果表明:新算法的收敛性与常规人工免疫多目标进化算法相当,但分布性有了明显提高。     

基于改进人工免疫算法的入侵检测算法研究

传统的入侵检测方法对于实时性网络中未知攻击的检测率比较低,为了提高对未知攻击的检测,将改进的采用二进制与实数混合编码的人工免疫算法应用到入侵检测中。     

人工免疫系统及其算法研究

人工免疫作为一种新型的研究领域,有着广泛的应用领域。人工免疫突出地体现了它在不同层次、不同科学领域的渗透、交叉和促进的科学特点。人工免疫科学对自然科学、计算机科学和信息科学的发展和融合具有极其重要的意义。主要对人工免疫概念、应用领域、研究领域及人工系统的免疫优化原理和克隆扩增原理做一个阐释。     

一类基于人工免疫系统与极值优化的混合算法求解流水作业调度问题

The permutation flowshop scheduling problem (PFSP) is one of the most well-known and well-studied production scheduling problems with strong industrial background. This paper presents a new hybrid optimization algorithm which combines the strong global search ability of artificial immune system (AIS) with a strong local search ability of extremal optimization (EO) algorithm. The proposed algorithm is applied to a set of benchmark problems with a makespan criterion. Performance of the algorithm is evaluated. Comparison results indicate that this new method is an effective and competitive approach to the PFSP.     

基于人工免疫的网络入侵检测算法研究进展

从生物免疫的基本原理出发,概述了人工免疫基础上的网络入侵检测原理及应用情况,包括自体集、错误耐受和自适应性等方面的应用;着重对人工免疫匹配的基本算法做了细致的讨论,指出了各种算法的异同及侧重方向;最后,根据当前算法存在的问题,提出了大负载情况下的算法设计思路,并展望了今后的研究热点和工作重心。     

基于人工免疫和神经网络混成算法的入侵检测系统研究

提出了一种人工免疫和神经网络结合用于网络入侵检测的新颖算法,该算法具有识别多样性、自我调节功能等特点。将该算法以网络的输入数据作为抗原,用于神经网络隐层中心点数量和位置的调整,输出采用最小二乘法。仿真结果表明,该混合算法具有较强的泛化能力,而且精度高,效果好。     

基于人工免疫多模态函数优化的PID整定

提出一种基于人工免疫多模态函数优化的PID（Proportional Integral Derivative）参数离线整定控制器的算法.该算法通过设计多模态函数,搜索出多模态函数的所有峰值点,这些峰值点即是极优的Kp,Ki,Kd参数组合集.同时,该算法将无限个数据聚类成有限个数据,决策者可以根据实际应用要求,在有限个数据内选择最合适的最优决策.Matlab仿真结果证明了该算法的优越性和有效性.     

拉格朗日插值法在工程应用中的算法实现

“学以致用”是每一门学科都致力追求的境界,数学自然也不例外。可人们往往淹没于一堆高深的数学理论及烦琐的分析、论证之中,早已失去了数学的乐趣!特别是用数学来解决实际的问题更是感到无所适从。介绍拉格朗日插值法在现实分析中的应用,并通过C语言程序来实现这一数学分析法的自动化,为复杂的工程分析研究提供了一条数学算法的捷径。     

基于人工免疫系统与RBF的混合算法实现模式分类

提出了一种基于人工免疫系统与RBF的混合算法.该算法由两个阶段组成:第一阶段采用人工免疫机制来确定RBF网络隐层的聚类中心的位置和数量。第二阶段求输出层的权值W,最后用模式分类作试验,实验结果表明,该算法具有收敛速度快,泛化能力强的特点。     

DTM高程插值算法及其在工程中的应用

为了讨论数字地面模型的应用,利用理论研究方法结合工程案例研究了插值理论在DTM高程计算中的应用;研究表明:采用高次多项式插值、线性插值、曲面重叠插值和最小二乘法插值等差值算法均可完成DTM模型的插值计算.把该算法应用于工程领域可以完成规划设计和工程施工中的面积计算、体积计算、路线对比和方案优化等,作用巨大.     

引入危险理论的人工免疫识别模型

人工免疫中的self-nonself识别模型存在识别局限性。危险理论以危险作为识别对象,可有效避免self-nonself识别中难以解决的问题。本文将nonself的出现也作为危险信号的一种,与其他危险信号协同激发免疫响应,取代传统的由nonself激发免疫响应的策略,达到降低伪肯定率和伪否定率的目的。     

0／1编码的克隆选择算法在选课模型中的应用

利用整数规划法建立选课策略模型。首先,考虑选课量最少而建立一种单目标约束整数规划模型;其次,既考虑选课量少又考虑学分多而建立一种多目标约束整数规划模型;最后,提出一种克隆选择算法对模型进行求解分析。该两类模型均属约束整数规划问题,已有的数学软件在求解该类问题时极难呈现出优越性,而智能优化算法具有较强的全局搜索和约束处理能力。故提出一种0／1编码的克隆选择算法,对所建立的模型分别进行仿真,所获结果表明,该算法能获得多组决策方案,较好的完成模型的求解。     

基于人工免疫的Web文本挖掘方法研究

如何在数量巨大的Internet中快速准确的搜索到符合要求的Web页是一个值得探讨的重要课题.构造了一种能够准确区分Web文本之间亲和力的挖掘模型,运用人工免疫算法使该模型具有较高的聚类精度和自发现能力.实验结果表明,该模型不仅能够有效的进行文本内容挖掘,保持较低的错误肯定率和错误否定率,还具有很强的自适应性和更新能力,进行适当的参数设置后检测周期也随之大幅缩短,提高了挖掘模型的效率.该模型的提出为Web挖掘领域提供了一种新的研究思路.     

基于人工免疫技术的计算机病毒检测方法

计算机免疫是解决网络安全问题的一种新方法。提出了一种基于计算机免疫技术的病毒检测方法,通过分析待测程序的代码提呈抗原,进而定义自体;通过定义的自体耐受和克隆选择机制产生抗体,检测已知和未知病毒。