免疫优化算法是什么?
时间: 2024-08-17 17:01:53 浏览: 63
免疫优化算法Python实现.zip
免疫优化算法是一种模拟生物免疫系统工作原理的计算搜索方法。它源于免疫学领域,特别是免疫系统的自适应性和进化特性,如抗体的生成、选择压力和免疫记忆等。该算法通过构建一组“抗体”(解空间中的候选解决方案),并通过一系列的操作(比如克隆、变异、交叉等)来改进这些解,以便找到全局最优解。
在解决复杂优化问题时,例如在工程设计、机器学习参数调整或组合优化中,免疫优化算法能够处理高维度、非线性和非凸的问题。它通常包括以下几个核心组件:
1. 抗体库初始化:随机生成初始解集作为抗体库。
2. 评价函数:评估每个解的质量,即“抗原”的匹配度。
3. 过滤和选择:基于评价结果,保留高质量的抗体。
4. 变异和交叉:通过改变抗体的基因信息,促进多样性和进化过程。
5. 免疫记忆:记录过去的优秀解,防止陷入局部最优。
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