基于人工免疫算法的遗传算法

资 源 简 介

基于人工免疫算法的遗传算法

详 情 说 明

基于人工免疫算法的遗传算法是一种融合免疫机制与进化计算的智能优化方法，特别适合解决复杂的约束多目标问题。它的核心思想是借鉴生物免疫系统的自适应性和多样性保持机制，来增强传统遗传算法的搜索能力。

在传统遗传算法容易陷入局部最优或早熟收敛的情况下，引入人工免疫算法中的抗体克隆选择、免疫记忆等机制，可以动态调整种群多样性，同时有效处理约束条件。例如，通过模拟免疫系统的抗体浓度抑制机制，算法能够自动平衡目标函数优化与约束满足之间的关系，避免无效搜索。

这类混合算法在工程优化、调度问题等领域具有显著优势。它不仅能提升Pareto前沿的分布性，还可以通过免疫记忆特性保留优质解，从而提高算法的收敛效率。实验室基于此思路成功申请国家自然科学基金，说明其理论价值和应用潜力已得到学术界认可。