免疫遗传算法用于搜索全局最优解

资 源 简 介

免疫遗传算法用于搜索全局最优解

详 情 说 明

免疫遗传算法是一种结合了生物免疫系统机制与传统遗传算法的智能优化算法。它在解决复杂优化问题时展现出独特的优势，特别是在搜索全局最优解方面表现出色。

该算法的核心思想是模拟生物免疫系统的自我调节机制，通过引入记忆细胞、抗体浓度调节等概念，有效避免了传统遗传算法容易陷入局部最优的缺陷。算法运行过程中，抗体的多样性维持机制能够平衡全局探索和局部开发的能力，从而提升收敛效率。

免疫遗传算法通常包含以下几个关键步骤：首先初始化抗体种群，然后计算亲和度（适应度）；接着进行基于浓度的选择操作，避免种群过早收敛；之后通过交叉和变异产生新抗体；最后更新记忆库并保留最优解。这种独特的免疫机制使算法具有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度。

该算法已被成功应用于多峰值函数优化、组合优化、机器学习参数调优等多个领域。相比标准遗传算法，它在保持种群多样性、避免早熟收敛方面表现突出，尤其适合解决那些具有大量局部最优解的复杂优化问题。