危险理论驱动的动态约束单目标优化人工免疫系统

"基于危险理论的人工免疫系统求解动态约束单目标优化" 在现代优化领域，面对具有时变设计空间的动态非线性约束单目标优化问题，研究人员提出了一种创新的解决方案——基于危险理论的人工免疫系统（Artificial Immune System, AIS）。这一方法借鉴了生物免疫系统的原理，特别是危险理论，来有效地处理不断变化的环境中的优化挑战。 危险理论是免疫学中的一个重要概念，它描述了生物体如何识别并应对潜在的威胁或危险。在AIS中，这一理论被用来监测和响应优化环境中的变化。危险检测模块是系统的第一道防线，它负责检测环境中的变化，并确定环境的危险等级。这一过程对于初始化种群和引导解决方案的搜索至关重要。通过理解环境的动态特性，系统能够更准确地定位适应度高的解决方案。 免疫进化模块是AIS的核心部分，它采用了协同进化的策略。在这个模块中，系统划分为三个动态大小的子种群，它们各自独立地探索解决方案空间的不同区域。子种群间的协作与竞争促进了多样性和全局搜索能力，从而提高了找到最优解的可能性。这种协同进化机制使得AIS能够在多方向上同时进行优化，增强了其对动态问题的适应性。 最后，内存更新模块在AIS中扮演着关键角色。它记录并更新历史信息，这些信息对于危险检测模块识别环境变化至关重要。记忆细胞的存储和更新不仅帮助系统学习过去的成功策略，还允许它快速适应新的环境条件。 为了验证所提出的AIS的有效性，作者进行了广泛的数值实验，包括对22个基准测试问题和一个实际工程问题的分析。通过非参数统计方法比较了与其他优化算法的性能，结果显示，基于危险理论的AIS在解决动态优化问题时展现出优秀的全局性能。 该研究提出的AIS方法是一种在线、自适应的优化系统，具备简单、模块化和协同进化的特性。它为动态约束优化提供了一种强大而灵活的工具，能够有效地应对复杂、变化的环境，有望在多个领域，如工程设计、系统控制和数据挖掘等，发挥重要作用。