信息熵的免疫算法是一种修正的免疫算法

资 源 简 介

信息熵的免疫算法是一种修正的免疫算法

详 情 说 明

信息熵的免疫算法是一种改进后的免疫优化方法，它在传统免疫算法的基础上引入了信息熵的概念，从而提升了算法的稳定性和收敛性。这一方法特别适用于解决特定类型的优化问题，例如特征选择、分类任务或组合优化等场景。

该算法的核心思想是利用信息熵来衡量抗体（即候选解）之间的差异性和多样性。通过计算抗体的信息熵，算法可以动态调整选择压力，避免过早收敛到局部最优解。与传统免疫算法相比，这种方法更有效地平衡了全局搜索和局部优化能力，从而提高了最终解的可靠性。

信息熵的免疫算法并不复杂，主要步骤包括：初始化抗体群、计算亲和度（适应度）、计算信息熵以调整选择策略、执行克隆和变异操作，最终筛选出最优解。由于它能够自适应地调整搜索策略，因此在特定优化问题上表现出较好的性能优势，如高维特征选择或复杂系统优化等任务。