基于浓度适应度的免疫遗传算法：提升TSP优化效率

本文主要探讨了"改进的免疫遗传算法在优化问题中的应用"这一主题，由王敏和段向军两位作者共同研究。免疫遗传算法是一种创新的搜索和全局优化方法，它汲取了生物免疫系统的工作原理，特别是对抗原识别、适应性进化和记忆功能的集成，以解决遗传算法在早熟收敛、随机漫游等问题上的局限性。基本的免疫遗传算法由六个核心模块构成：抗原识别、初始抗体生成、适应度计算、向记忆细胞分化、抗体的促进和抑制以及抗体选择、交叉和变异过程。 在文中，作者提出了一种改进方法，即引入基于浓度和适应度的自适应式选择策略。这种策略能够动态调整选择过程，优先选择适应度较高的个体，同时抑制过度集中（抗体浓度过高）的现象，保持种群的多样性。这样做的目的是为了提升个体的适应度，防止种群退化，进而加快收敛速度。这种改进不仅增强了算法的搜索效率，也使得算法在局部和全局搜索方面表现出更好的性能。 作者将改进的免疫遗传算法应用到旅行商问题（TSP）这一组合优化问题上进行了实验验证。TSP是一个经典的NP完全问题，测试算法的有效性和适用性。实验结果显示，改进的免疫遗传算法在解决TSP问题时表现出了显著的优势，证明了其在实际优化问题中的有效性和优化能力。 本论文深入研究了如何通过结合免疫系统理论与遗传算法的优点，设计出更高效、稳健的优化算法，以期在处理复杂优化问题时提供更佳的解决方案。关键词包括人工免疫系统、免疫遗传算法、信息熵、免疫算子和TSP，这些都反映出研究的核心内容和领域。通过这种方法，免疫遗传算法在提高优化效率和避免早期收敛问题上展现出了巨大的潜力。