[发明专利]动态环境下基于免疫反应的多种群优化方法

摘要

本发明公开了一种动态环境下基于免疫反应的多种群优化方法，其步骤如下：初始化固有种群，并计算其适应度值；检测变化发生与否，若变化发生，重新更新搜索种群；对固有种群实施固有免疫反应，更新固有种群；判断是否有个体处于激活状态，若是，则激活个体，产生自适应种群；对自适应种群实施自适应免疫反应，更新自适应种群；压缩种群；判断算法是否满足终止条件。本发明具有对“黑匣子”动态最优化问题求解效果精确的优点，可用于动态环境下的复杂问题获得最优化解；不仅具备定位局部最优的能力，而且能够跟踪变化后的局部最优，并在全局寻优和局部寻优中达到较好的平衡，能够有效的解决动态环境下的优化问题。

主权项

一种动态环境下基于免疫反应的多种群优化方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：输入动态最优化问题的环境配置及性能评定指标，设定迭代次数t＝0；步骤二：在D维决策空间中产生Na个均匀分布的随机个体形成初始固有种群其中i＝1,…,Na，D为决策空间的维数；初始自适应种群PE和记忆种群PM为空；步骤三：根据目标函数评价固有种群PI中个体的适应度值；步骤四：重新计算最优个体的适应度值，如果与上一次迭代中计算的适应度值不同，则认为变化发生，进入步骤五；否则认为变化未发生，执行步骤六；步骤五：重新在决策空间产生均匀分布的随机个体形成固有种群PI，并计算其适应度值；将每个自适应子种群中的最优个体添加到记忆种群PM中，并对记忆种群PM中满足激活条件的个体进行激活，记忆种群PM的个体经历增殖和分化后生成自适应子种群，并与新生成的固有种群PI构成新的种群进入迭代，然后将记忆种群PM重置为空；步骤六：对固有种群PI实施固有免疫反应，并更新年龄；步骤七：若固有种群PI中的个体年龄大于Tc，则对其进行激活，每一个被激活的个体经历增殖和分化后产生一个自适应子种群；步骤八：自适应种群PE＝{Em}中的每一个子种群Em中的每个个体经历自适应免疫反应，包括超变异和选择过程；然后根据自适应种群的适应度值更新种群，其中，Em为自适应子种群，m＝1,2,…,Ns，Ns为自适应子种群的个数；若自适应子种群收敛，则将该自适应子种群的最优个体加入记忆种群中；步骤九：压缩种群，删除种群中的冗余个体；步骤十：如果终止条件结束，输出结果，否则返回步骤四。