多種群競爭與協(xié)同的人工免疫計算模型及應(yīng)用.pdf

1、協(xié)同進(jìn)化算法是近年來計算智能領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)。它借鑒了自然界中的協(xié)同進(jìn)化機(jī)制,使用多個獨(dú)自進(jìn)化的子種群來模擬自然界中的多個物種,并在進(jìn)化過程中令這些子種群相互影響、相互作用。協(xié)同進(jìn)化模型已經(jīng)成功應(yīng)用于多個領(lǐng)域,如生物學(xué)、物理學(xué)、化學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、人類學(xué)和心理學(xué)等,甚至是大規(guī)模的NP問題。相對于傳統(tǒng)進(jìn)化算法,其優(yōu)勢比較明顯。但盡管如此,協(xié)同進(jìn)化算法也有一些難以克服的不足,如機(jī)理和模型比傳統(tǒng)進(jìn)化算法復(fù)雜、對問題本身的特性有很大的依賴性、無法保

2、證算法的性能等。正因為這些的不足,使得協(xié)同進(jìn)化算法在某些簡單的問題上反而難以取得很好的效果,其對參數(shù)的敏感性也制約著算法的應(yīng)用。
　　 針對協(xié)同進(jìn)化算法的問題,本文借鑒免疫計算的相關(guān)原理,提出了一種融合免疫機(jī)制的協(xié)同進(jìn)化模型(ICEA)。該模型將抗體分為若干個種群,通過引入選擇,變異,交叉,遷徙,免疫等算子,使得各種群之間構(gòu)成協(xié)同關(guān)系,它們各自分別進(jìn)化,又同時相互作用。通過對13個標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)進(jìn)行的仿真實(shí)驗,驗證了該模型的可行性

3、和有效性。
　　 接著對ICEA算法進(jìn)行擴(kuò)展,將自然界的競爭機(jī)制納入智能進(jìn)化算法中,提出一種有限資源控制的Lotka—Volterra模型。該模型將環(huán)境資源總量設(shè)置為一個固定值,各個種群需要通過競爭取得環(huán)境資源。模型中,每個種群根據(jù)評價標(biāo)準(zhǔn)給予一個評價值,優(yōu)勢種群的個體數(shù)量可以得到增長,劣勢種群則會被限制其發(fā)展。因此,生存在一定自然環(huán)境資源約束的多個種群,通過相互之間的競爭與協(xié)同,互相驅(qū)使對方提高復(fù)雜性和性能,從而實(shí)現(xiàn)種群之間的