偏心动态免疫克隆算法(EDICA)在函数优化中的高效应用

"改进免疫算法在函数优化中的应用 (2010年)——孙学刚、负超、崔一辉" 本文是2010年发表于《北京航空航天大学学报》的一篇自然科学论文，主要研究了如何改进免疫算法以提升其在函数优化中的性能。作者基于对现有克隆选择算法的抗体行为特征分析，提出了一个新的算法——偏心动态免疫克隆算法（EDICA，Eccentric Dynamic Immune Clone Algorithm）。 免疫算法是一种受生物免疫系统启发的优化方法，它模拟了生物免疫系统对抗体的选择和进化过程来解决复杂问题。在EDICA中，作者引入了一个关键创新，即偏心变异策略。这一策略利用了进化过程中子代抗体通常比父代抗体更接近最优解的特性，使得抗体群体能够更快地收敛到最优解区域。这有助于算法避免过早陷入局部最优，从而提高全局优化效果。 为了进一步优化搜索效率，EDICA还引入了一个控制因子，动态调整变异搜索半径。在算法的初期，通过增大变异步长来加速搜索进程；而随着迭代次数的增加，逐渐减小变异半径以提高搜索精度，这样能够在后期阶段更精细地探索解决方案空间，防止过度搜索。 此外，为了增强算法的全局搜索能力和克服各向异性的问题，EDICA采用了超球体混沌变异策略。混沌变异策略能够引入非线性和随机性，帮助算法跳出局部最优，有效地寻找潜在的全局最优解。通过这种方式，EDICA可以更有效地处理静态函数的多极值点，同时也能在动态函数的最优点上展现出良好的追踪和锁定能力。 实验结果显示，EDICA在多项测试函数上表现出色，不仅能够准确地找到静态函数的多个最优点，而且在面对具有时间变化性质的动态函数时，也能以高精度跟踪并锁定其最优点。这些成果对于优化理论与实践，特别是对于解决复杂优化问题的算法设计提供了有价值的参考。 关键词: 克隆选择算法; 偏心变异; 动态半径变异; 函数优化 这篇论文展示了如何通过创新的策略改进免疫算法，使其在应对函数优化问题时展现出更好的性能和适应性，对于理解和改进基于生物启发的优化算法有重要的理论与实际意义。