【摘 要】針對(duì)多峰值函數(shù)優(yōu)化中,常規(guī)方法難以同時(shí)搜索出多個(gè)極值的問(wèn)題,借鑒生物免疫系統(tǒng)機(jī)理,提出了基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)的多峰值函數(shù)優(yōu)化算法,并在一些典型的測(cè)試函數(shù)上進(jìn)行性能測(cè)試。結(jié)果表明,該算法有很好的全局和局部搜索能力,能較好地保持抗體的多樣性,獲得多峰值函數(shù)的全部或多個(gè)優(yōu)化解。
【關(guān)鍵詞】人工免疫系統(tǒng) 免疫算法 收斂性 多峰值函數(shù) 優(yōu)化
一、引言
免疫網(wǎng)絡(luò)理論最初由美國(guó)科學(xué)家Jerne在1974年提出的,之后Farmer、Bersini等免疫理論學(xué)者分別于1986和1990年間發(fā)表了一系列免疫論文,為建立基于免疫原理的智能系統(tǒng)開(kāi)辟了道路。
二、人工免疫算法
(一)基本原理
生物免疫系統(tǒng)是一個(gè)高度進(jìn)化且復(fù)雜的功能系統(tǒng),通過(guò)自我識(shí)別、相互刺激與制約而構(gòu)成了一個(gè)動(dòng)態(tài)平衡的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。其中,抗原對(duì)應(yīng)待優(yōu)化的多峰值函數(shù),抗體對(duì)應(yīng)函數(shù)的解??贵w對(duì)抗原的識(shí)別程度稱為親和力,親和力被定義為抗體對(duì)應(yīng)的函數(shù)值。由函數(shù)決定抗原與抗體之間的親和力,抗體與抗體間的親和力由相應(yīng)解的相似程度決定。
(二)步驟設(shè)計(jì)
初始化:在取值區(qū)間范圍內(nèi),隨機(jī)產(chǎn)生個(gè)初始抗體,得到抗體群,種群大小為.
循環(huán):對(duì)群體中的每個(gè)抗體按以下步驟進(jìn)行:Step1 計(jì)算適應(yīng)值、濃度、抗體生存率和每個(gè)抗體和抗原的親和度,也就是目標(biāo)函數(shù)的適應(yīng)值,以及抗體間親和度;Step2 選擇:選擇和抗原親和度最高的個(gè)抗體,記為;Step3 交叉:通過(guò)交叉算子生成新的個(gè)體,種群大小為m;Step4 變異:根據(jù)每個(gè)抗體的適應(yīng)值,對(duì)抗體群中的個(gè)體進(jìn)行變異,得到新的抗體群;Step5 更新群體:取中的個(gè)體,加入Baldwin效應(yīng)后,進(jìn)入記憶細(xì)胞的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),得到新的記憶細(xì)胞抗體群,隨機(jī)產(chǎn)生個(gè)新的父代抗體,形成新一代的抗體群;Step6 while(符合收斂條件)則結(jié)束。否則,重復(fù)Step2~4的操作。依次循環(huán),直到滿足條件為止。
三、函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題
(一)問(wèn)題描述。最優(yōu)化問(wèn)題由目標(biāo)函數(shù)和約束條件構(gòu)成,如下:
函數(shù)f4有四個(gè)全局最大值2.118,對(duì)稱分布于(0.64,0.64),(-0.64,-0.64),(0.64,-0.64),(-0.64,0.64),它存在很多局部最大值,尤其在中間區(qū)域有一取值與全局最大值很接近的局部最大值(約為2.077)凸臺(tái)。
(三)測(cè)試結(jié)果
下面應(yīng)用人工免疫算法對(duì)上面4個(gè)函數(shù)在搜索區(qū)域內(nèi)進(jìn)行尋優(yōu)測(cè)試。
測(cè)試結(jié)果表明:盡管測(cè)試函數(shù)各異,但人工免疫算法能以較快的速度搜索到全局最優(yōu)解,而且所求最優(yōu)解幾乎就是所給的已知最優(yōu)解。這說(shuō)明用人工免疫算法對(duì)比較復(fù)雜的函數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)測(cè)試,所取得的結(jié)果是令人滿意的。
四、結(jié)論
本文提出了一種基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)優(yōu)化算法,該算法采用了生物免疫系統(tǒng)的克隆選擇和免疫網(wǎng)絡(luò)原理來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜函數(shù)的極值尋優(yōu),提高了全局與局部搜索能力,得到優(yōu)化解。將該算法應(yīng)用在比較復(fù)雜常見(jiàn)的多峰值函數(shù),測(cè)試結(jié)果說(shuō)明該算法具有較好的尋優(yōu)效果。
參考文獻(xiàn):
[1] Koyama A, Barolli L, Matsumoto K, Apduhan B O.A GA-based multi-purpose optimization algorithm for QoS routing[J]. Advanced Information Networking and Applications. 2004, 1(23-38).
[2] 周志華,草存根. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[M]. 清華大學(xué)出版社. 2004,北京,128-166.