一种新型人工免疫算法在函数优化中的应用分析

"人工免疫算法在函数优化中的应用_罗印升1" 本文是关于人工免疫算法在函数优化问题上的应用研究，由罗印升、李人厚、张雷和刘芳四位作者共同完成，发表于《西安交通大学学报》2003年第37卷第8期。该算法借鉴了生物免疫系统中的体液免疫响应机制，通过模拟抗体生成、抗体与抗原的结合、刺激、克隆、超突变以及未受刺激细胞的消亡等自然过程，设计出一种适用于函数优化的新方法。 在算法设计上，首先定义了抗原和B细胞的数学模型，然后计算B细胞与抗原之间的亲和度，以此为基础进行选择。接着，利用克隆策略和变异操作来探索解决方案空间，并生成记忆细胞以保持对先前最优解的记忆。这些记忆细胞具有高亲和度和较长的生存期，并且会根据搜索进程不断更新，以提高全局优化能力。 在实验部分，研究人员采用了两类不同的测试函数对提出的算法进行了仿真实验，并与传统的遗传算法进行了对比。实验结果显示，该人工免疫算法能在较短时间内完成指定范围内的搜索任务，有效地实现全局优化，性能优于基本遗传算法。 论文关键词包括：免疫系统、免疫响应、算法、全局优化和细胞。根据中图分类号TP274，可以判断这属于计算机科学与技术领域，特别是人工智能与模式识别子类。文献标识码A表明这是一篇科研论文，文章编号0253-987X(2003)08-0840-04提供了具体的文献引用信息。 这篇论文提出的人工免疫算法为函数优化提供了一个新颖的视角，通过模拟生物免疫系统的动态行为，实现了更高效和全面的搜索策略，对于优化问题的解决有重要理论与实践意义。