提升全局优化的多方法免疫进化算法：实例与性能

本文主要探讨了一种名为"多方法协作免疫进化算法"的研究，旨在提升免疫进化算法在解决复杂工程领域优化问题上的性能。面对具有多峰、非连续、混合变量和高度非线性的特性，以及目标函数和约束条件难以明确表达的问题，传统梯度依赖的优化算法效果有限。 免疫进化算法（Immune Evolutionary Algorithm, IEA）是基于生物免疫系统理论的优化算法，它模仿了免疫系统中抗体的进化过程。原始的IEA在全局搜索能力上有所欠缺，且计算复杂度较高。为了改进这些问题，研究者提出了多方法协作免疫进化算法（Multi-Method Collaborative Immune Evolutionary Algorithm, MCIEA）。该算法的核心创新包括： 1. **抗体群体差异化**：将抗体种群划分为精英、普通和劣等子群，针对不同子群采用不同的变异操作。精英子群执行高斯变异，以保持高质量解；普通子群采用均匀变异，增加多样性；而劣等子群则进行消亡更新，去除低效解。这种方法增强了算法在全局搜索空间的探索效率。 2. **模式搜索法改进**：将模式搜索法的探测和模式移动策略从单步交替变为贪婪下降策略，提高了算法的收敛速度。这样，在保证全局视野的同时，更快地逼近最优解。 3. **多方法协作**：将模式搜索法作为局部搜索工具嵌入到免疫进化流程中，并利用免疫进化过程中的信息来指导模式搜索法的初始化和参数设置，实现了不同优化方法之间的协同优化，进一步提高了算法的性能。 4. **实证验证**：作者通过经典测试函数和一个实际的星载电子设备布局优化问题对MCIEA进行了测试，结果显示该算法在寻优能力和收敛速度上均优于常规的免疫进化算法，同时计算复杂度明显降低，证明了其在复杂优化问题上的实用性和有效性。 这篇论文通过引入群体差异化和多方法协作策略，成功地提升了免疫进化算法的性能，使其在处理工程领域中的复杂优化问题时更具优势。这对于优化技术的发展和实际工程应用具有重要意义。