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人工免疫系統是一種由生物免疫系統啟發的學習外界物質的自然防御機理的學習技術。目前,人工免疫系統已開始成為計算智能研究的新領域。本文首先介紹免疫系統的機理,然后給出人工免疫網絡模型和免疫學習算法,接著說明人工免疫系統的最新研究成果,最后指出其進一步研究的方向。
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通過對目前幾種常用仿生優化算法的研究與分析,在基本免疫算法的框架下用C＋＋實現人工免疫算法;通過測試函數研究提高算法性能的關鍵因素。將疫苗接種、基因重組、動態分庫操作、多重變異概率調節機制加入到算法中,并通過大量實驗測試,提高了算法性能。并且通過探討交叉操作對免疫算法的影響,提出一種比較適合免疫算法的交叉算子;進而得出了改進后算法的流程并驗證了其性能。最終將改進后的算法應用于機械設計問題實例,并與相應文獻比對優化結果,證明了改進后算法的優越性能。
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