免疫-进化扩散算法：全局优化新策略

"基于免疫和进化扩散算法的全局优化问题求解算法" 本文主要探讨的是如何利用免疫算法和进化扩散算法的互补性来解决全局优化问题。全局优化算法旨在找到复杂多模函数的全局最优解，这在许多工程和科学领域中具有重要意义。传统免疫算法在局部搜索能力上可能不足，而进化扩散算法则可能在全局搜索中表现出弱点。 免疫算法灵感来源于生物免疫系统，通过模拟抗体与抗原的相互作用来寻找最优解。它通常包括克隆选择、多样性保持和免疫记忆等机制。然而，在解决某些复杂问题时，免疫算法可能会陷入局部最优，难以跳出。 进化扩散算法则是受到自然选择和遗传进化原理启发的优化方法，通过种群中的个体之间进行交叉、变异和选择操作来逐步改进解决方案。虽然进化算法在探索全局解空间方面表现优秀，但在维持种群多样性防止早熟收敛方面可能存在不足。 针对这两种算法的局限性，研究者提出了一种结合免疫算法和进化扩散算法的新型免疫-进化扩散算法。该算法结合了两者的优点，引入了小生境策略以增强多样性。小生境是一种将种群分割成若干个小群体的方法，每个小群体有自己的适应度评价标准，这样可以避免整个种群过早收敛到同一解，从而保持群体的多样性。 此外，该算法还采用了一种步长参数动态调整策略，以提高算法的搜索效率。步长参数是控制搜索过程的关键因素，动态调整能够根据搜索过程的进展和当前解的状况来优化搜索方向和速度，从而更有效地探索解空间。 实验结果显示，这种新型的免疫-进化扩散算法在给定精度下，无论是计算效率还是算法稳定性，都显著优于传统的Tsui的进化扩散算法和Ingber的自适应模拟退火算法。这表明该算法在处理全局优化问题时具有更强的性能和可靠性。 总结来说，这篇文章的核心贡献在于提出了一种融合免疫算法和进化扩散算法的新方法，通过小生境机制和步长参数动态调整策略，有效提升了全局优化问题的求解能力和效率。这一研究对于优化理论和实践领域都有重要的参考价值，特别是在处理复杂多模函数优化问题时。