这是我在网上找到的一个程序，有点问题，但也可以给大家参考一下

基于人工免疫算法的旅行商问题研究，丁蕾，叶炳，旅行商问题（TSP）是计算数学中研究最为深入的问题之一，它是一个典型的组合优化问题，在实际中的应用非常广泛，而且长期以来被作

人工智能-机器学习-改进型人工免疫算法的移动机器人路径规划研究.pdf

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人工免疫算法 matlab代码

分析了传统的人工免疫算法在寻优过程中易陷入局部极值点或过早收敛的原因，对算法进行了改进，提出了一种自适应克隆抑制免疫算法。改进的算法在克隆下一代抗体时，同时考虑了抗体亲和度和浓度两个因素，并给出了一种自适应调节两者关系的算子，兼顾了收敛速度和后代抗体种群多样性两个方面。对改进后的算法进行了分析，给出了数学描述，以便于工程应用。最后，通过典型的算例对提出算法的有效性进行了验证，结果证明，改进后的算法在收敛速度和寻优性能方面均优于传统的人工免疫算法和标准遗传算法。

基于并行人工免疫算法的大规模TSP问题求解-基于并行人工免疫算法的大规模TSP问题求解.pdf 摘　要: 　为求解大规模TSP 问题,提出了并行人工免疫系统的塔式主从模型 ,和基于TMSM的并行免疫记忆克隆选择算法 . TMSM是粗粒度的两层并行人工免疫模型,其设计体现了分布式的免疫响应和免疫记忆机制. PIMCSA 用疫苗的迁移代替了抗体的迁移,兼顾了种群多样性的保持和算法的收敛速度. 与其他算法相比,PIMCSA 在求解精度和运行时间上都更具优势,而且问题规模越大优势越明显. TMSM很好地体现了免疫系统的特性,PIMCSA 是适合求解大规模复杂优化问题的并行人工免疫算法,具有良好的可扩展性. 关键词: 　TSP; 并行人工免疫系统; 克隆选择; 免疫记忆 1 　引言 旅行商问题 是经典的组合优化问题,具有很强的工程背景和广泛的应用价值. TSP 问题可以形式化描述为:已知N 个城市C = { C1 , C2 , ⋯, CN} , 以及任意两城市之间的距离d , 求一条经过C 中所有城市一次且仅一次的闭合路径Cx = { Cx , Cx , ⋯,Cx } 使得总行程最小 .对于大规模TSP 问题,人们倾向于用有限的时间找到可接受的近似解. 求解TSP 问题的近似算法分为环路构造算法和环路改进算法两类. 环路构造算法从某个非法解出发,逐步改变路径,直到得到一个合法路径为止.这类算法包括:最近邻算法,贪心算法,Clarke2Wright 算法,Christofides 算法等[1] . 环路改进算法则在给定初始合法解之后,使用某种策略寻找质量更好的解. 这类算法包括:局部搜索策略 ,禁忌搜索[1] ,模拟退火[1] ,遗传算法[3] ,蚁群算法[4] ,粒子群算法[5] ,多级算法[6 ,7] ,免疫算法[8]等. TSP 问题的解空间随着问题规模的增大而迅速膨胀,面对大规模TSP 问题庞大的搜索空间,单个计算机的计算能力已经远不能满足搜索算法对时间的要求. 并行算法求解大规模TSP 问题越来越受到研究者的关注,出现了并行蚁群算法[9 ,10]研究的一些成果,目前尚处于起步阶段. 本文工作尝试设计并行的免疫算法来解决这一复杂问题. ....... 后面主要是新提出的算法性能分析和仿真及结论,本文是2008年底新发表的,估计网上现在还不能下载,我是从学校论文数据库中下载的,以供需要者共享资源.

人工免疫算法 算法改进 论文 人工免疫算法 算法改进 论文

用matlab编写的人工免疫算法 clc clear all close all tic; global n ww m=100;% m--抗体规模 n=22;% n--每个抗体二进制字符串长度 ww=1;%参数个数 mn=100;%从抗体集合里选择n个具有较高亲和度的最佳个体进行克隆操作 xmin=[0 0]; xmax=[9 9]; tnum=100;% tnum--迭代代数 pMutate=0.1;% pMutate--高频变异概率 cfactor=0.2;% cfactor--克隆(复制)因子 A=InitializeFun(m,n); %生成抗体集合A,抗体数目为m,每个抗体基因长度为n F='X+10*sin(X.*5)+7*cos(X.*4)'; %目标函数 %F='sin(10*X)' FM=[]; %存放各代最优值的集合 FMN=[]; %存放各代平均值的集合 t=0; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% while t

2021-05-19 11:11:26 2KB 人工免疫

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