正交学习策略的多项免疫优化算法

"这篇研究论文探讨了一种名为多项学习免疫优化算法(OL-CAIS)的新方法，旨在解决全局优化问题。该算法结合了混沌优化理论、类杂交算子和正交学习策略，以提高搜索效率和结果的多样性。作者包括张伟伟、林静静、景红蕾和林雪洁，分别来自郑州轻工业学院计算机与通信工程学院和郑州大学电气工程学院。论文受多项科研基金支持，并在2016年发表，具有较高的学术价值。" 正文: 多项学习免疫优化算法(OL-CAIS)是人工智能和优化领域的一种创新性方法，它融合了免疫算法、混沌优化理论和正交学习策略，以增强对全局优化问题的求解能力。免疫算法是受到生物免疫系统启发的一种计算模型，能够模拟抗体与抗原之间的相互作用，寻找最优解。 首先，混沌优化理论的引入是为了增加搜索过程的随机性和探索性。混沌系统具有复杂且不可预测的行为，这使得算法能够跳出局部最优，避免陷入早熟收敛，从而更好地探索解决方案空间。 其次，类杂交算子是算法的核心部分，其目的是促进群体中的信息交互和多样性。这个搜索方程借鉴了遗传算法中的交叉操作，通过混合不同个体的特征来生成新的解决方案，有助于发现潜在的全局最优解。 正交学习策略是OL-CAIS的另一大特色。它利用正交实验的设计，能够在较小的样本量下获取更多的信息，有效地挖掘搜索空间中的有用信息。正交设计可以确保各个因素在试验中的均匀分布，使得算法在保持多样性的前提下，能够生成更优质的子代个体。 最后，文献中提到，这些改进措施共同作用，既增强了算法的搜索效率，又保证了搜索过程的多样性，从而在解决全局优化问题时，能够找到更加准确且多样化的解。这一方法对于解决多模态优化问题以及那些具有复杂结构和多峰值的函数特别有效。 这篇研究论文提出的多项学习免疫优化算法是智能计算和优化理论的一个重要进展，它展示了将不同优化策略集成在一起以提升性能的可能性，为未来算法设计提供了新的思路。