人工免疫演算法

㈠ 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。

㈡ 智能計算/計算智能、仿生演算法、啟發式演算法的區別與關系

我一個個講好了，
1）啟發式演算法：一個基於直觀或經驗構造的演算法，在可接受的花費（指計算時間和空間）下給出待解決組合優化問題每一個實例的一個可行解，該可行解與最優解的偏離程度不一定事先可以預計。意思就是說，啟發式演算法是根據經驗或者某些規則來解決問題，它求得的問題的解不一定是最優解，很有可能是近似解。這個解與最優解近似到什麼程度，不能確定。相對於啟發式演算法，最優化演算法或者精確演算法（比如說分支定界法、動態規劃法等則能求得最優解）。元啟發式演算法是啟發式演算法中比較通用的一種高級一點的演算法，主要有遺傳演算法、禁忌搜索演算法、模擬退火演算法、蟻群演算法、粒子群演算法、變鄰域搜索演算法、人工神經網路、人工免疫演算法、差分進化演算法等。這些演算法可以在合理的計算資源條件下給出較高質量的解。
2）仿生演算法：是一類模擬自然生物進化或者群體社會行為的隨機搜索方法的統稱。由於這些演算法求解時不依賴於梯度信息，故其應用范圍較廣，特別適用於傳統方法難以解決的大規模復雜優化問題。主要有：遺傳演算法、人工神經網路、蟻群演算法、蛙跳演算法、粒子群優化演算法等。這些演算法均是模仿生物進化、神經網路系統、螞蟻尋路、鳥群覓食等生物行為。故叫仿生演算法。
3）智能計算：也成為計算智能，包括遺傳演算法、模擬退火演算法、禁忌搜索演算法、進化演算法、蟻群演算法、人工魚群演算法，粒子群演算法、混合智能演算法、免疫演算法、神經網路、機器學習、生物計算、DNA計算、量子計算、模糊邏輯、模式識別、知識發現、數據挖掘等。智能計算是以數據為基礎，通過訓練建立聯系，然後進行問題求解。
所以說，你接觸的很多演算法，既是仿生演算法，又是啟發式演算法，又是智能演算法，這都對。分類方法不同而已。

樓主，我這么辛苦給你打這么字，給我多加點懸賞分吧！謝謝了哈