华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2006, Vol. 34 ›› Issue (1): 62-65,72.

• 电子、通信与自动控制 • 上一篇    下一篇

基于独特型网络动力学模型的人工免疫算法

谭光兴 李中华 毛宗源   

  1. 华南理工大学 自动化科学与丁程学院,广东 广州 510640
  • 收稿日期:2005-03-07 出版日期:2006-01-25 发布日期:2006-01-25
  • 通信作者: 谭光兴(1965-),男,博士生,主要从事人工免疫算法、人工智能理论方面的研究 E-mail:gxtan@163.com
  • 作者简介:谭光兴(1965-),男,博士生,主要从事人工免疫算法、人工智能理论方面的研究
  • 基金资助:

    广州市科技攻关引导项目(2003Z3-190091)

Artificial Immune Algorithm Based on Idiotypic-Network Dynamic Model

Tan Guang-xing  Li Zhong-hua  Mao Zong-yuan   

  1. College of Automation Science and Engineering,South China Univ.of Tech.,Guangzhou 510640,Guangdong,China
  • Received:2005-03-07 Online:2006-01-25 Published:2006-01-25
  • Contact: 谭光兴(1965-),男,博士生,主要从事人工免疫算法、人工智能理论方面的研究 E-mail:gxtan@163.com
  • About author:谭光兴(1965-),男,博士生,主要从事人工免疫算法、人工智能理论方面的研究
  • Supported by:

    广州市科技攻关引导项目(2003Z3-190091)

摘要: 针对传统人工免疫算法中相似度、浓度以及抗体现有评价方式存在的缺陷,采用独特型网络动力学模型,通过改进亲和力计算方法,使之综合表达函数值和抗体相似程度的信息,以抗体的浓度作为适应值,提出了一种基于独特型网络动力学模型的人工免疫算法.仿真结果表明,这种算法对多模态函数优化是有效的,其搜索效率及收敛速度均优于常见的人工免疫网络算法Opt-aiNet.

关键词: 人工免疫算法, 动力学模型, 独特型网络, 优化

Abstract:

To overcome the demerits in evaluating the similarity,the concentration and the antibody of the conven.tional artificial immune algorithm ,this paper proposes an improved artificial immune algorithm based on the idioty-pic-network dynamic model by defining the antibody concentration as the fitness.In the proposed algorithm,the in-formation about the function value and the similarity of antibody can be c0mprehensiveJy extracted by modifying the calculation method of afinity.Simulated results show that the improved algorithm is effective on the optimization of multi-mode function and is of better searching eficiency and higher convergence speed than the conventional Opt-aiNet algorithm.

Key words: artificial immune algorithm, dynamic model, idiotypic network, optimization