双变异算子的免疫规划算法：克服早熟收敛问题

"基于双变异算子的免疫规划算法(DMIP)是为了解决进化规划在优化过程中的早熟收敛问题。该算法受到生物免疫系统应答机制的启发，结合了进化规划和免疫计算原理，设计出全局柯西变异算子和局部高斯变异算子，以增强算法的全局搜索和局部探索能力。通过维持种群多样性，并实施记忆保护和弱小保护策略，DMIP算法可以避免早熟现象，提高搜索效率和解的质量。 进化规划是一种模拟自然选择和遗传进化过程的优化方法，但在解决复杂优化问题时，容易出现早熟收敛，即算法过早地集中在局部最优解，无法进一步探索全局最优解。免疫规划则借鉴了生物免疫系统的特性，如抗体的生成、多样性保持和记忆功能，以增强算法的适应性和抗干扰性。 DMIP算法的核心在于其双变异算子。全局柯西变异算子允许算法进行广泛的探索，跳出当前最优解的局限，增加寻找全局最优解的可能性。而局部高斯变异算子则专注于在当前解的附近进行微调，有助于提升局部搜索的精度。这两种变异算子的结合使用，使得算法既能全局探索，又能局部优化。 为了进一步增强算法性能，DMIP算法还引入了记忆保护和弱小保护策略。记忆保护策略保留了历史优秀解的信息，防止有价值的信息丢失；弱小保护策略则是对那些暂时表现不佳但可能具有潜在价值的个体进行保护，避免过早淘汰，有利于种群多样性的保持。 理论分析和仿真实验结果证明，DMIP算法有效地提升了进化规划的全局搜索和局部搜索能力，显著改善了早熟现象，从而在解决复杂的优化问题时展现出更优的性能。这种基于双变异算子的免疫规划方法为解决工程优化问题提供了新的思路和工具，特别是在控制与决策领域，如智能控制、网络控制等方面具有广阔的应用前景。 关键词：进化规划；免疫规划；全局柯西变异；局部高斯变异；多样性 中图分类号：TP18 文献标识码：A"