【摘 要】
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该文将免疫原理与生物演化思想结合,用基于免疫原理的遗传算法来解决优化问题.全文分五章,其内容和结构安排如下:第一章介绍了遗传算法和人工免疫系统,特别是免疫学习算法的
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该文将免疫原理与生物演化思想结合,用基于免疫原理的遗传算法来解决优化问题.全文分五章,其内容和结构安排如下:第一章介绍了遗传算法和人工免疫系统,特别是免疫学习算法的研究现状和发展趋势;第二章介绍了自然免疫系统的基本概念及其非线性理论.第三章对基于信息熵的免疫算法在函数优化尤其是多峰值函数优化,组合优化问题中的应用进行了研究;根据BALDWIN效应提出一种改进的免疫遗传算法;最后介绍了基于疫苗接种原理的免疫遗传算法的优点以及存在的问题.第四章研究了免疫遗传算法在多目标优化问题中的应用,基于Fonseca等人提出的MOGA提出一种基于免疫原理的多目标优化算法,数值实验表明了新算法的有效性,证明了新的基于免疫原理多目标优化算法的收敛性,分析了信息熵与niche的异同之处.第五章对该文的工作进行了总结,指出了免疫遗传算法的待改进之处,展望了其应用前景.
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