【摘 要】
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进化算法是模拟自然界中“物竞天择,适者生存”的生物进化机制所提出的一种自适应智能计算系统。与此同时,国外的学者们从生物免疫系统中获取灵感,将仿生学与人工智能技术相结合,提出了人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm,AIA）。AIA是建立在生物免疫系统的功能、原理、特性以及免疫学理论上的一种进化算法,具有生物免疫系统独有的多样性、否定选择、无教师学习、克隆增殖、免疫记忆
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进化算法是模拟自然界中“物竞天择,适者生存”的生物进化机制所提出的一种自适应智能计算系统。与此同时,国外的学者们从生物免疫系统中获取灵感,将仿生学与人工智能技术相结合,提出了人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm,AIA）。AIA是建立在生物免疫系统的功能、原理、特性以及免疫学理论上的一种进化算法,具有生物免疫系统独有的多样性、否定选择、无教师学习、克隆增殖、免疫记忆等特点。AIA是人工智能研究领域中继神经网络与进化计算后的下一个研究热门,其研究成果已经在故障诊断、网络安全等方面得到了应用。所以,如何借助AIA的优势,用于求解新的实际工程问题,是一个值得研究的方向。AIA在求解复杂优化问题时,容易出现“早熟”、搜索速度缓慢等问题。为了避免AIA陷入局部最优,引入新的变异算子。同时,为了提高AIA的搜索速度,采用全局搜索,使AIA能够快速收敛到全局最优,并将改进后的AIA应用到城市配送中心选址问题上。本文的主要研究工作如下:（1）提出了均匀克隆选择算法（Uniform Clone Selection Algorithm,UCSA）并将其用于求解城市配送中心选址问题。UCSA采用了一种均匀克隆选择策略,利用亲和度值和抗体之间的浓度动态决定父代抗体以及相对应的克隆数量,减少计算量,提高收敛速度。克隆增殖操作后所生成的子代抗体均采用全局变异策略。同时,为了避免抗体种群出现“早熟”的现象,引入记忆清除策略,对保持不变的记忆细胞进行自我更新。（2）提出了全局搜索免疫算法（Global Search Immune Algorithm,GSIA）并将其用于求解城市配送中心选址问题。GSIA中采用全局搜索选择父代抗体,引入组合重组对整个抗体种群进行信息交流。为了避免出现“早熟”现象,对所有生成的子代抗体采用极限变异,增强抗体种群的多样性。（3）将本文所提的两种算法与其他智能优化算法在标准测试函数集上进行对比实验,分别验证两种算法的有效性。并且,分别选择了31个、50个、100个城市配送中心选址问题的具体案例,对提出算法解决实际问题的能力进行验证。实验结果表明,所提算法收敛精度更高,收敛速度更快,能够较好地解决城市配送中心选址问题,给出了合理配送中心解决方案。
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