本文關鍵詞：免疫克隆選擇算法研究及其應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《湖南大學》 2010年

免疫克隆選擇算法研究及其應用

劉朝華  

【摘要】： 人工免疫系統(tǒng)是模擬生物免疫系統(tǒng)的高性能、自組織、強魯棒性的人工智能系統(tǒng)。本文主要在深入探索和研究了生物免疫系統(tǒng)中蘊含的智能學習機制。提出了一種高效的免疫優(yōu)勢克隆選擇算法模型；設計了一種面向組合優(yōu)化問題的局部最優(yōu)免疫優(yōu)勢克隆選擇算法；并將免疫優(yōu)勢克隆選擇算法與蟻群算法相結合構造了一種新的免疫蟻群克隆選擇算法；最后將免疫智能算法與現(xiàn)代自抗擾控制理論相結合提出了一種免疫智能自抗擾控制技術理論與方法。主要研究工作包括以下幾個方面： (1)提出了一種免疫優(yōu)勢的克隆選擇算法框架模型,將克隆倍增算子予以改進,改進了親和力函數(shù),算法通過局部最優(yōu)免疫優(yōu)勢,克隆擴增,動態(tài)高頻變異等相關算子的操作,同時引入濃度調節(jié)機制抗體克隆刪除等操作保證抗體群的多樣性,使算法在深度搜索和廣度尋優(yōu)之間取得了平衡,理論分析了算法的收斂性,實驗比較驗證算法的高效性。 (2)提出了一種面向組合優(yōu)化問題的局部最優(yōu)免疫優(yōu)勢克隆選擇算法,設計出一種針對TSP問題的局部最優(yōu)免疫優(yōu)勢算子,通過局部最優(yōu)免疫優(yōu)勢算子操作獲得優(yōu)秀抗體,將優(yōu)秀抗體按照親和力和濃度大小進行克隆擴增,通過高頻動態(tài)變異,提高抗體親和力成熟的效率,同時引入濃度調節(jié),與抗體克隆刪除等相關算子避免了算法未成熟收斂。通過實驗結果表明了該算法的可行性、有效性,具有較快的收斂速度,同時具有精確的最優(yōu)解。 (3)將免疫優(yōu)勢克隆選擇算法與蟻群算法相結合,提出了一種免疫蟻群克隆選擇算法。該算法將螞蟻分成兩種狀態(tài),擴大了解的搜索空間,有效抑制了收斂過程中的早熟停滯現(xiàn)象,將禁忌表中的抗體通過克隆擴增、高頻變異等免疫算子操作得到精英螞蟻,再對抗體記憶庫引入局部最優(yōu)免疫策略。理論分析了算法的收斂性,并將其應用于組合優(yōu)化問題求解,實驗結果表明提高算法的求解精度。 (4)將免疫智能算法與現(xiàn)代自抗擾控制理論相結合,利用改進的免疫克隆選擇算法的強優(yōu)化能力,將其應用于自抗擾控制器優(yōu)化,提出智能自抗擾控制器的優(yōu)化方法和步驟,充分發(fā)揮了自抗擾控制器優(yōu)越性,最后將免疫智能自抗擾控制器應用于非線性系統(tǒng)控制并與最近研究方法比較表明了免疫智能自抗擾控制器具有優(yōu)良的控制品質,為智能控制理論提供了新的思路。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：TP18
【目錄】：

摘要5-6

Abstract6-8

目錄8-10

插圖索引10-11

附表索引11-12

第1章 緒論12-20

1.1 人工免疫系統(tǒng)的發(fā)展12-14

1.1.1 生物免疫研究的發(fā)展12-13

1.1.2 人工免疫系統(tǒng)的研究概況13-14

1.2 人工免疫系統(tǒng)應用研究現(xiàn)狀14-16

1.3 自抗擾控制技術研究現(xiàn)狀16-17

1.4 課題目的與意義17-18

1.5 研究的主要工作、方法和內容安排18-20

第2章 局部最優(yōu)免疫優(yōu)勢的克隆選擇算法20-34

2.1 克隆選擇原理20-23

2.1.1 克隆選擇20-21

2.1.2 克隆擴增21

2.1.3 克隆選擇算法21-22

2.1.4 改進的克隆選擇算法22-23

2.2 基于局部最優(yōu)免疫優(yōu)勢的克隆選擇算法23-26

2.3 局部最優(yōu)免疫優(yōu)勢算法26-28

2.4 免疫優(yōu)勢克隆算法收斂性分析28-29

2.5 實驗仿真及分析29-33

2.5.1 實驗分析31-32

2.5.2 算法多樣性分析32-33

2.6 小結33-34

第3章 面向組合優(yōu)化問題免疫優(yōu)勢克隆選擇算法34-42

3.1 引言34-35

3.2 免疫算子的構造35-38

3.2.1 面向TSP問題免疫優(yōu)勢算子36-37

3.2.2 局部最優(yōu)免疫優(yōu)勢算子(LOIO)構造37-38

3.3 (LOICSA)算法實現(xiàn)38-39

3.4 實驗仿真39-41

3.5 小結41-42

第4章 基于免疫優(yōu)勢蟻群克隆選擇算法42-51

4.1 引言42

4.2 免疫優(yōu)勢蟻群克隆選擇算法42-46

4.2.1 基本螞蟻系統(tǒng)42-43

4.2.2 雙態(tài)蟻群43-44

4.2.3 信息素的更新規(guī)則44-45

4.2.4 基于禁忌表的免疫優(yōu)勢算法45-46

4.3 算法分析46-47

4.3.1 收斂性分析46-47

4.3.2 時間復雜度分析47

4.4 實驗仿真47-49

4.4.1 BAIA算法的參數(shù)研究47-48

4.4.2 對比實驗研究48-49

4.5 本章小結49-51

第5章 自抗擾控制器優(yōu)化設計51-60

5.1 引言51-52

5.2 自抗擾控制器基本原理52-55

5.3 基于免疫優(yōu)勢克隆選擇算法的ADRC優(yōu)化設計55-57

5.3.1 系統(tǒng)評價函數(shù)的選擇56

5.3.2 免疫智能自抗擾控制優(yōu)化56-57

5.4 自抗擾控制器在非線性系統(tǒng)中的控制57-59

5.4.1 激勵信號下控制系統(tǒng)的響應輸出及誤差跟蹤57-58

5.4.2 控制系統(tǒng)抗干擾能力58-59

5.5 本章小結59-60

結束語60-62

參考文獻62-68

致謝68-69

附錄A (攻讀學位期間發(fā)表的學術論文)69-70

附錄B (攻讀學位期間參與的科研課題)70

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本文編號：210994