克隆选择算法（clonal selection algorithm）

资 源 简 介

克隆选择算法（clonal selection algorithm）

详 情 说 明

克隆选择算法是一种受生物免疫系统启发的智能优化算法，其核心思想来源于人体免疫系统中B细胞对抗原的识别、增殖和分化过程。该算法通过模拟免疫细胞的克隆选择机制来解决复杂的优化问题。

算法的工作原理大致分为以下几个步骤：首先随机生成初始抗体群体，这些抗体代表问题的潜在解。然后评估每个抗体的适应度，即它们解决问题的能力。接着选择适应度较高的抗体进行克隆增殖，产生大量副本。在克隆过程中，算法会引入变异操作来增加解的多样性，变异强度通常与抗体的适应度成反比。最后保留最优抗体进入下一轮迭代，形成动态平衡的免疫网络。

克隆选择算法在函数优化、模式识别、机器学习等领域有广泛应用。相较于传统遗传算法，它通过抗体浓度的动态调节机制，能更好地保持解的多样性，避免早熟收敛。算法中的超变异操作也提供了更强的局部搜索能力，适合处理多峰优化问题。