克隆选择算法（clonal selection algorithm）的一种经典版

资 源 简 介

克隆选择算法（clonal selection algorithm）的一种经典版

详 情 说 明

克隆选择算法是一种受到生物免疫系统启发的优化算法，其核心思想来源于免疫系统中B细胞对抗原的识别和克隆增殖机制。该算法通过模拟免疫细胞的克隆、变异和选择过程，在解空间中寻找最优解。

经典克隆选择算法通常包括以下几个关键步骤：首先是初始化阶段，随机生成一组候选解作为初始抗体群体。接着进入迭代优化过程，在每一轮迭代中，算法会评估抗体的适应度，选择适应度高的抗体进行克隆扩增。克隆的数量通常与抗体的适应度成正比，即性能越好的抗体会产生越多的克隆副本。

随后，算法会对克隆产生的抗体进行变异操作，变异强度通常与抗体的适应度成反比，这样可以在保持优秀抗体的同时，为种群引入必要的多样性。变异后的抗体会与原抗体群体一起参与下一轮的选择，通过精英保留等策略维持种群质量。

Jack编写的经典版本实现考虑了算法的效率和实用性，通过合理的参数设置平衡了探索与开发的矛盾。该实现通常包含适应度函数的灵活配置接口，允许用户针对不同优化问题自定义评估标准。此外，其变异算子的设计也值得注意，它能够根据问题的特性调整变异强度，避免早熟收敛。

克隆选择算法特别适用于多模态优化问题，因为它能够通过抗体的多样性维持机制在解空间中同时追踪多个潜在的优化解。与其他进化算法相比，它的克隆和变异机制提供了更精细的局部搜索能力。