免疫演算法概述

❶ 免疫演算法最優化問題交叉變異運算元一般取多大

一般交叉和變異的概率是分開取的，而且要看目標函數究竟有多復雜，通常交叉運算元的概率可以取0.7~0.9之間，如果採用實數編碼，建議取大一點，變異運算元主要取決於函數的局部最優解是不是非常多，如果是的話，可以將變異運算元的概率取到0.3，通常是0.01~0.1的變異概率。到底取多少還是要看目標函數以及想要的收斂速度。

❷ 使用遺傳演算法和免疫演算法的優化結果是否有差別

遺傳演算法是一種智能計算方法，針對不同的實際問題可以設計不同的計算程序。它主要有復制，交叉，變異三部分完成，是仿照生物進化過程來進行計算方法的設計。 模糊數學是研究現實生活中一類模糊現象的數學。簡單地說就是像好與壞怎樣精確的描述，將好精確化，用數字來表達。 神經網路是一種仿生計算方法，仿照生物體中信息的傳遞過程來進行數學計算。 這三種知識都是近40年興起的新興學科，主要應用在智能模糊控制上面。這三者可以結合起來應用。如用模糊數學些遺傳演算法的程序，優化神經網路，最後用神經網路控制飛行器或其他物體

❸ 什麼是智能優化演算法

群體智能優化演算法是一類基於概率的隨機搜索進化演算法，各個演算法之間存在結構、研究內容、計算方法等具有較大的相似性。因此，群體智能優化演算法可以建立一個基本的理論框架模式：

Step1：設置參數，初始化種群；

Step2：生成一組解，計算其適應值；

Step3：由個體最有適應著，通過比較得到群體最優適應值；

Step4：判斷終止條件示否滿足？如果滿足，結束迭代；否則，轉向Step2；

各個群體智能演算法之間最大不同在於演算法更新規則上，有基於模擬群居生物運動步長更新的（如PSO，AFSA與SFLA），也有根據某種演算法機理設置更新規則（如ACO）。

(3)免疫演算法概述擴展閱讀

優化演算法有很多，經典演算法包括：有線性規劃，動態規劃等；改進型局部搜索演算法包括爬山法，最速下降法等，模擬退火、遺傳演算法以及禁忌搜索稱作指導性搜索法。而神經網路，混沌搜索則屬於系統動態演化方法。

優化思想裡面經常提到鄰域函數，它的作用是指出如何由當前解得到一個（組）新解。其具體實現方式要根據具體問題分析來定。

❹ IA優化演算法是什麼

IA優化演算法指的是免疫演算法是模仿生物免疫機制，結合基因的進化機理，人工構造出的一種新型智能優化演算法。它具有一般免疫系統的特徵，採用群體搜索策略，通過迭代計算，最終以較大的概率得到問題的最優解。

相比較於其他演算法，免疫演算法利用自身產生多樣性和維持機制的特點，保證了種群的多樣性，克服了一般尋優過程（特別是多峰值的尋優過程）中不可避免的「早熟」問題，可以求得全局最優解。免疫演算法具有自適應性、隨機性、並行性、全局收斂性、種群多樣性等優點。

免疫演算法主要模塊：

抗原識別與初始抗體產生。根據待優化問題的特點設計合適的抗體編碼規則，並在此編碼規則下利用問題的先驗知識產生初始抗體種群。

抗體評價。對抗體的質量進行評價，評價准則主要為抗體親和度和個體濃度，評價得出的優質抗體將進行進化免疫操作，劣質抗體將會被更新。

免疫操作。利用免疫選擇、克隆、變異、克隆抑制、種群刷新等運算元模擬生物免疫應答中的各種免疫操作，形成基於生物免疫系統克隆選擇原理的進化規則和方法，實現對各種最優化問題的尋優搜索。