人工免疫系统和人工免疫遗传算法在优化过程中的应用 (2003年)。

简介：
人工免疫系统（Artificial Immune System, AIS）是一种模拟生物免疫机制的计算模型，其根源在于对生物免疫系统复杂且高效解决问题能力的深刻借鉴。生物免疫系统具备识别并清除体内抗原的能力，从而维持体内环境的稳定，并展现出自我修复和适应性学习的卓越特性。在信息技术领域，人工免疫系统被广泛应用于解决优化问题，尤其是在面对复杂且不断变化的动态环境时。免疫遗传算法（Immunological Genetic Algorithm, IGA）是人工免疫系统的一个具体应用实例，它巧妙地融合了免疫系统的优势与遗传算法的特点。遗传算法是一种基于自然选择和遗传原理的全局优化方法，在多模态问题中尤其擅长于寻找到最优解。然而，传统的遗传算法在保持种群多样性方面常常面临挑战，这可能导致算法过早地收敛于局部最优解。而人工免疫系统中的抗体群体合作进化思想则强调了抗体多样性的重要性，这对于避免算法过早收敛具有显著的促进作用。在免疫遗传算法中，问题被视为需要识别和消除的“抗原”，而潜在的解决方案则被视为“抗体”。该算法首先生成一组初始抗体（代表可能的解决方案），随后通过类似于生物免疫系统的机制——例如克隆选择和抗体浓度调节——进行迭代更新和优化。这个过程包含抗体的交叉、变异以及基于抗体与抗原亲和度的淘汰机制，旨在维持抗体群的多样性和适应性。在实际应用中，免疫遗传算法已被成功应用于优化高炉焦比问题，即在保证炼铁效率的前提下降低焦炭的使用比例。通过运用这种算法，可以找到更经济、更环保的炼铁方案，从而实现显著的优化效果。信息熵在免疫遗传算法中发挥着至关重要的作用，它被用于衡量抗体群体内的多样性程度。通过计算每个基因位的信息熵值，可以评估不同基因位等位基因分布情况，进而指导对抗体的选择和进化过程。同时，抗体与抗原之间的亲和度是评价抗体适应度的关键指标之一；它直接决定了该抗体是否能够有效提供问题的解决方案。总而言之，人工免疫系统及其衍生技术——如免疫遗传算法——提供了一种新颖且具有自我适应性的优化工具体系，特别适用于处理那些复杂且动态变化的优化难题。它们巧妙地借鉴了生物免疫系统的核心特性——如多样性、自我组织能力以及学习能力——以应对实际工程领域的挑战实例,例如高炉焦比优化问题,展现出强大的潜力与显著的效果.这种跨学科领域的融合不仅丰富了计算智能理论体系的内容,也为未来智能控制以及整体系统优化的研究探索提供了全新的视角与方向.