人工免疫算法在函数优化中的应用分析

"免疫算法求函数优化问题" 本文探讨了人工免疫算法在函数优化中的应用，由罗印升、李人厚、张雷和刘芳在2003年的《西安交通大学学报》上发表。他们借鉴了自然免疫系统中体液免疫响应的机制，设计了一种用于函数优化的新算法。该算法模拟了抗体生成、抗体与抗原的结合、刺激、克隆、超突变以及未受激励细胞的消除等关键过程。 首先，算法通过定义抗原和B细胞的概念，来构建优化问题的框架。接着，计算B细胞与抗原之间的亲和度，这是选择过程的基础，高亲和度的B细胞更可能被选中参与后续操作。然后，算法执行B细胞的克隆过程，复制成功个体以增加其在种群中的数量。同时，引入变异操作，使得克隆的B细胞有可能发生微小变化，以探索新的解决方案空间。此外，算法还模拟了记忆细胞的产生，这些细胞具有高亲和度和较长的生存期，可以持续更新，从而有助于全局优化。 算法的并行性是其特点之一，这意味着多个优化过程可以在同一时间进行，加快了搜索速度。通过对比实验，作者使用了两种不同类型的测试函数来验证所提算法的效果，并将其与基本的遗传算法进行了比较。实验结果显示，人工免疫算法能在较短时间内完成给定范围内的搜索，并且能有效地找到全局最优解。 论文的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，这篇文章属于计算机科学领域的算法设计与分析。文献标识码A表示这是一篇原创性的科研论文，文章编号则为特定期刊文章的唯一标识。 这篇研究工作展示了人工免疫算法在解决复杂函数优化问题上的潜力，其独特的机制和并行处理能力使其在寻找全局最优解时表现优越。这种算法为优化领域提供了一个新颖而有前景的视角，特别是在处理多模态和非线性优化问题时，免疫算法可能展现出比传统方法更强的适应性和鲁棒性。