免疫算法：改进遗传算法的新型解决策略

本文主要探讨了免疫算法在计算机科学领域中的应用，特别是在优化问题解决上的创新。免疫算法（IA）是在标准遗传算法（GA）的基础上发展起来的一种新方法，它受到了生命科学中免疫系统概念的启发。遗传算法作为一种经典的搜索优化工具，具有全局寻优能力强、适应性强等优点，但在处理复杂问题时，尤其是在后期搜索阶段可能会出现收敛速度减慢和波动性的问题。 免疫算法的核心在于其免疫算子的设计，这一设计模拟了生物体免疫系统中的“接种疫苗”和“免疫选择”过程。首先，"接种疫苗"步骤指的是引入特定的个体（或解）作为初始“疫苗”，这些个体可能是经过预处理或具有特殊结构的解，用来引导算法朝着潜在的最优解方向进化。其次，“免疫选择”是指在每次迭代过程中，通过某种评价函数，淘汰那些与当前最优解差异较大或者适应度较低的个体，保留部分免疫能力强的个体，以维持算法的多样性和探索性。 作者通过理论分析证明了免疫算法具有收敛性，这意味着在足够多的迭代后，算法能够收敛到问题的全局最优解或一个近似最优解。本文特别针对旅行商问题（TSP，Traveling Salesman Problem）提出了免疫疫苗的选择策略和免疫算子构造方法。TSP是一个经典的组合优化问题，要求找到访问所有城市一次且返回起点的最短路径。 在实验部分，作者将免疫算法应用到75个城市的TSP实例上，并将其计算结果与标准遗传算法进行了对比。结果显示，免疫算法在保持全局寻优能力的同时，显著地减少了遗传算法在后期搜索中的波动现象，提高了收敛速度。这表明免疫算法不仅在解决复杂优化问题时表现优秀，还能有效提升算法的稳定性和效率。 本文深入探讨了免疫算法的理论基础和实际应用，尤其是在TSP问题上的性能优化，为今后在更广泛的优化问题中应用免疫算法提供了有价值的研究成果。未来的研究可以进一步探索如何改进免疫算子的设计，以适应更多类型的问题，并可能推动算法的普适性和性能提升。