自适应免疫遗传算法在系统辨识与参数优化中的应用研究

"一种自适应免疫遗传算法及其在系统辨识和参数优化中的应用 (2006年)，作者：李晓斌，左磊，于波，兰州理工大学电气与信息工程学院" 本文主要介绍了一种结合遗传算法与免疫系统原理的新型优化算法——自适应免疫遗传算法（Adaptive Immune Genetic Algorithm，简称AIGA）。在遗传算法的基础上，AIGA通过引入选择、扩展和突变等操作，旨在提高算法在全局和局部搜索上的性能。 首先，AIGA对选择比例、扩展半径和突变半径这三种关键参数进行约束和自适应调节。选择比例决定了在进化过程中优秀个体被保留的概率，扩展半径影响了算法探索新解空间的能力，而突变半径则控制了算法跳出局部最优的可能。通过动态调整这些参数，AIGA能够在保持算法的全局搜索能力的同时，增强其对局部最优解的逃脱能力，从而避免早熟收敛的问题。 接着，作者将AIGA应用于系统辨识领域。系统辨识是通过对系统输入和输出数据的分析，来建立能够描述系统行为的数学模型的过程。AIGA的引入可以优化辨识过程中的参数估计，提高模型的准确性和稳定性。此外，AIGA还在PID控制器参数优化中得到了验证。PID控制器是工业自动化中最常用的控制策略，其参数的优劣直接影响控制系统的响应速度和稳定性。通过AIGA的优化，可以寻找到更优的PID参数设置，提升控制系统的性能。 仿真实验结果显示，AIGA在系统辨识和PID参数优化中均表现出良好的效果，证明了该算法的有效性和实用性。文章最后指出，AIGA作为一种创新的优化工具，具有广泛的应用前景，尤其是在需要复杂优化问题解决的领域。 关键词：自适应免疫遗传算法(AIGA)；系统辨识；PID参数优化 中国分类号：TP273 文献标识码：A 总结：该研究通过结合遗传算法的优胜劣汰机制和免疫系统的抗原识别与反应特性，提出了一种自适应免疫遗传算法，并成功应用于系统辨识和PID控制器的参数优化，提升了算法的搜索效率和实际应用效果。这为未来优化算法的研究和工程实践提供了新的思路和方法。