计算智能第7章-免疫算法.ppt

Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,Click to edit Master title style,第,7,章 免疫算法,目录,免疫算法简介,1,基本流程,2,常用免疫算法,3,相关应用,4,2,7.1,免疫算法简介,免疫算法是,什么？,免疫算法（,Immune Algorithm,，,IA,）：,是指以在人工免疫系统的理论为基础，,实现了类似于生物免疫系统的抗原识别、细胞分化、,记忆和自我调节的功能的一类算法。,3,7.1.1,思想来源,免疫算法最先起源于,1973-1976,年间,Jernel,的三篇关于免疫网络的文章，,Jernel,在文中提出了一组基于免疫独特型的微分方程，这就是最早的免疫系统。,免疫算法的主要会议,:,International Conference on Artificial Immune Systems,，,ICARIS,4,7.1.2,免疫算法的生物模型,5,7.1.3,二进制模型,6,7.2,免疫算法的基本流程,免疫系统和免疫算法的比较,免疫系统,免疫算法,抗原,要求解的问题,抗体,最佳解向量,抗原识别,问题识别,从记忆细胞产生抗体,联想过去的成功解,淋巴细胞分化（记忆细胞分化）,维持最优解,T,细胞抑制抗体,消除多余的候选解,生命增加（细胞克隆）,用遗传算子生成新的抗体,7,7.2.1,基本流程,8,7.2.1,基本流程,免疫算法的七个要素,识别抗体，生成初始化的抗体，,计算亲和度,，记忆细胞分化，抗体促进和抑制，产生新的抗体，结束条件。,9,7.2.1,基本流程,计算亲和度,抗体,v,和抗原的亲和度为,a,xv,其中,opt,v,表示抗体,v,和抗原的结合强度，对最优化问题，可以用抗体,v,的独特型的解和已知的最优解的相似程度表示。,10,7.2.2,更一般化的基本免疫算法,(1),求解多目标优化问题的免疫算法,把抗体,v,和抗原,w,的亲和度,axv,w,重新定义为,其中,opt,v,w,表示抗体,v,和抗原,w,的结合强度，即抗体,v,在目标函数,w,的解和此函数最优解的接近程度，,11,7.2.2,更一般化的基本免疫算法,(2),求解更一般问题的免疫算法,12,7.2.2,更一般化的基本免疫算法,(2),求解更一般问题的免疫算法,假设在形态空间内，抗体,v,和抗原的坐标分别为和，,v,=1,.,N,，那么它们之间的距离为,Manhattan,距离,Euclidean,距离,Hamming,距离,13,7.3,常用免疫算法,7.3.1,负选择算法,7.3.2,克隆选择算法,7.3.3,免疫算法与智能计算,14,7.3.1,负选择算法,算法基本思想：需要两个字符串组成的集合,R,和,R,，,通过先求一个和,S,不匹配的,R,集合，然后用,R,集合判断,S,集合是否发生了变化。,算法分成两部分，第一步是初始化R，第二步监视保护数据S。,15,7.3.1,负选择算法,初始化监测器R,16,7.3.1,负选择算法,监视保护数据S,17,7.3.2,克隆选择算法,克隆选择原理图,18,7.3.2,克隆选择算法,克隆选择流程图,19,7.3.3,免疫算法与进化计算,免疫遗传算法,20,7.4,免疫算法的应用,识别与分类问题,优化问题,机器人学习与控制,数据挖掘,21,Thank You!,