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2010年06月02日

郭创新，朱承治，赵波，曹一家

电力系统自动化，2005，29（15）：23～29，-0001，（）：

在克隆选择原理的基础上提出了一种改进的免疫算法用于求解电力系统无功优化问题。该算法在上一代最优抗体的基础上，构造了一个较小的细胞克隆半径和一个较大的高频变异半径，即通过一个较小领域范围和一个较大领域范围的并行搜索，使该方法在加强对问题局部搜索的同时兼顾了全局搜索，有效地提高了算法的收敛速度和精度。通过对马尔可夫链的分析，证明了该算法的全局收敛性。对无功优化问题中离散变量的处理，提出了一种简单的“切割”技术，仅在适应值评估时对优化的离散变量进行“切割”。最后，对标准IEEE30节点系统和一个实际的118节点系统进行仿真，结果表明，该算法具有最优解质量高、收敛特性好的优点，有较强的实用意义。

关键词：免疫算法，克隆选择原理，无功优化， “切割”技术

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2009年07月23日

【期刊论文】FIR滤波器设计：基于免疫算法的频率抽样技术1

赵鹤鸣，陈小平

电子与信息学报，2002，24（11）：1722～1727，-0001，（）：

摘要

该文介绍了免疫算法在数字滤波器设计——频率抽样技术中的应用、结合FIR数字低通、带通滤波器设计的两个例子，给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果。实验数据表明，采用免疫算法确定的频率过渡带样本值是最优的，设计的FIR滤波器的频率特性优于查表法。文中还把免疫算法与遗传算法在频率抽样技术中的应用作了比较，其收敛速度较遗传算法明显加快。

关键词：免疫算法,， FIR滤波器,，频率抽样

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2009年07月21日

【期刊论文】基于时间栅格法和免疫算法的机器人动态路径规划

吴耿锋，胡小明，樊建

计算机应用，2005，25（3）：657～660，-0001，（）：

摘要

提出了一种机器人动态路径规划方法。该方法首先采用时间栅格法来标识动态障碍物，建立机器人的环境信息，然后使用免疫算法实现在动态环境下机器人的全局和局部路径规划，达到避障和避碰的目的。文中定义了免疫算法的多因素适应度函数由碰撞系数、距离、转角和安全系数决定。实验表明所提方法可以提高路径规划的效率，满足机器人实时导航要求。

关键词：时间栅格法，免疫算法，机器人，路径规划

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2009年07月21日

【期刊论文】基于免疫算法的移动机器人路径规划系统

吴耿锋，武彬，马飞，樊建

计算机工程，2004，30（12）122～123，下转第146页，-0001，（）：

摘要

从生物学免疫的角度出发，介绍了一个基于免疫算法的移动机器人路径规划系统。该系统能够通过学习来获取规则，优化规则，且有很强的空间搜索、自适应和自学习能力，能够较快地产生适应所处环境空间的路径规划方案。

关键词：免疫算法，移动机器人，路径规划，三维仿真系统

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2009年05月22日

【期刊论文】基于免疫应答原理的多目标优化免疫算法及其应用

黄席樾，张著洪，

信息与控制，2003，6（3）：1-6，-0001，（）：

摘要

基于免疫应答原理，合理地构建免疫算子及引入一种新的小生境技术，提出一种解决多目标优化问题的免疫算法.在此算法中，将优化问题的可行解对应抗体及Pareto最优个体对应抗原，这种抗原存于抗原群中，并应用新的聚类算法不断更新抗原群中的抗原，进而获大量的Pareto最优解，这些解能很好地分布在Pareto面（此指由Pareto最优解构成）上、理论证明了该算法能获Pareto最优解.最后，将该文的算法与文献[3]的算法SPEA进行仿真比较，获该算法的有效性，此表明免疫算法解决多目标优化问题具有广阔的前景。

关键词：多目标优化，免疫应答原理， Pareto 最优解，免疫算法

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2006年10月20日

【期刊论文】三种混沌免疫优化组合算法性能之比较研究

王孙安，郭子龙

系统仿真学报，2005，17（2）：307～309，-0001，（）：

摘要

利用混沌迭代的遍历性和内在随机性，提出三种混沌免疫优化组合算法，以弥免疫进化算法收敛性能差的缺陷。这三种算法幸免综合了免疫进化算法和混沌化算法各自的空间搜索优势，分别把混沌变量加载于免疫算法的总种群、遗传操种群和记忆库种群的谈量群体中，利用混沌搜索的特点对这嘴群体进行微小扰动并逐步调整扰动幅度。对三种算法的性能进行了实验比较，结果表时算法一具有更好的确良收敛性能和搜索效率。

关键词：免疫进化算法，院混沌搜索，混沌免疫算法，遍历性

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2006年09月26日

【期刊论文】自适应多模态免疫进化算法的研究与实现*

王秀峰，杨孔雨，

《控制与决策》，2005，20（6）：717-720，-0001，（）：

摘要

基于免疫系统的动力学模型，根据一类抗体可结合多个抗原表位并逐步达到亲和度成熟的机理，研究并实现了一个多模态免疫进化算法（MIEA）。算法的主要算子包括正选择、记忆细胞产生、超变异和抗体相似性抑制。对不同的多峰值函数进行了仿真实验，证明算法能够找到多模态问题的全部最优解或尽可能多的局部最优解。通过与同类算法进行比较和计算复杂性分析，结果表明该算法不仅计算量小、具有更好的搜索性能，而且无须任何先验知识，可实现真正的自适应搜索。

关键词：多模态优化，免疫算法，亲和度成熟，超变异

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2006年09月26日

【期刊论文】免疫进化模型及其在优化计算中的应用

王秀峰，杨孔雨，

系统仿真学报，2005，17（4）：1～5，-0001，（）：

摘要

在深入研究免疫系统的智能进化机制和两种典型免疫计算模型的基础上，基于进化计算模型和免疫调节理论，结合免疫记忆机制提出了一种通用免疫进化算法（GIEA）的一般框架，论述了其运算机理，分析了其收敛性和收敛速度。针对多模态优化问题，按照该框架设计了一个具体的多模态免疫优化算法（MIOA），并进行了仿真研究和计算复杂性分析。分析与仿真结果表明，该算法不仅比同类算法计算量小、具有更好的搜索性能，而且无须任何先验知识，实现了真正的自适应搜索。

关键词：进化计算，免疫模型，多模态优化，免疫算法

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2020年11月26日

【期刊论文】基于复合免疫算法的入侵检测系统

冯翔，马美怡，赵天玲，虞慧群

计算机科学，2018，41（（12））：43-47

2018年11月14日

摘要

计算机安全系统与生物免疫系统具有很多的相似性,它们都需要在不断变化的环境中维持自身的稳定性。提出复合免疫算法,并应用到入侵检测系统中,以保护网络安全。针对经典的人工免疫算法在性能上存在的缺陷进行了改进,完善了其核心算法——否定选择算法,在否定选择算法中加入了分段技术和关键位,避免了恒定的匹配概率导致的匹配漏洞,降低了系统漏检率。并将遗传算法中的克隆选择算法和改进的否定选择算法结合为复合免疫算法,提高了检测器生成的动态性和多样性。最后,通过数学理论分析与仿真实验模拟,验证了改进算法的有效性和可行性,并且与其它经典算法进行了比较,结果证明,改进算法可以提高系统性能。

关键词：人工免疫算法，入侵检测，否定选择算法，生物免疫系统，克隆选择算法

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