免疫演算法遺傳演算法
① 關於遺傳演算法的疑惑！請高人指點！非常感謝！ 模擬退火遺傳演算法和免疫遺傳演算法哪個改進的效果好
這些演算法的本質都是隨機搜索，帶有隨機性，對參數依賴程度還是比較強的，所以出現結果時好時壞也是正常的。
至於這些演算法的比較，你可以查查相關的論文。特別是首先提出該改進演算法的論文，不過要注意，國內的論文的實驗結果可信程度還是值得懷疑的。作者往往為了「證明」其演算法的優勢，只列舉那些對演算法效果有利的實驗結果，不好的結果經常不列出來。所以你看到別人說什麼演算法好，但你自己用的時候卻沒發現該演算法的優勢也是正常的。
② 請問什麼是遺傳演算法，並給兩個例子
遺傳演算法(Genetic Algorithm, GA)是近幾年發展起來的一種嶄新的全局優化演算法，它借
用了生物遺傳學的觀點，通過自然選擇、遺傳、變異等作用機制，實現各個個體的適應性
的提高。這一點體現了自然界中"物競天擇、適者生存"進化過程。1962年Holland教授首次
提出了GA演算法的思想，從而吸引了大批的研究者，迅速推廣到優化、搜索、機器學習等方
面，並奠定了堅實的理論基礎。 用遺傳演算法解決問題時，首先要對待解決問題的模型結構
和參數進行編碼，一般用字元串表示，這個過程就將問題符號化、離散化了。也有在連續
空間定義的GA(Genetic Algorithm in Continuous Space, GACS)，暫不討論。
一個串列運算的遺傳演算法(Seguential Genetic Algoritm, SGA)按如下過程進行：
(1) 對待解決問題進行編碼；
(2) 隨機初始化群體X(0):=(x1, x2, … xn)；
(3) 對當前群體X(t)中每個個體xi計算其適應度F(xi)，適應度表示了該個體的性能好
壞；
(4) 應用選擇運算元產生中間代Xr(t)；
(5) 對Xr(t)應用其它的運算元，產生新一代群體X(t+1)，這些運算元的目的在於擴展有限
個體的覆蓋面，體現全局搜索的思想；
(6) t:=t+1；如果不滿足終止條件繼續(3)。
GA中最常用的運算元有如下幾種：
(1) 選擇運算元(selection/reproction): 選擇運算元從群體中按某一概率成對選擇個
體，某個體xi被選擇的概率Pi與其適應度值成正比。最通常的實現方法是輪盤賭(roulett
e wheel)模型。
(2) 交叉運算元(Crossover): 交叉運算元將被選中的兩個個體的基因鏈按概率pc進行交叉
，生成兩個新的個體，交叉位置是隨機的。其中Pc是一個系統參數。
(3) 變異運算元(Mutation): 變異運算元將新個體的基因鏈的各位按概率pm進行變異，對
二值基因鏈(0,1編碼)來說即是取反。
上述各種運算元的實現是多種多樣的，而且許多新的運算元正在不斷地提出，以改進GA的
某些性能。系統參數(個體數n,基因鏈長度l,交叉概率Pc,變異概率Pm等)對演算法的收斂速度
及結果有很大的影響，應視具體問題選取不同的值。
GA的程序設計應考慮到通用性，而且要有較強的適應新的運算元的能力。OOP中的類的繼
承為我們提供了這一可能。
定義兩個基本結構：基因(ALLELE)和個體(INDIVIDUAL)，以個體的集合作為群體類TP
opulation的數據成員，而TSGA類則由群體派生出來，定義GA的基本操作。對任一個應用實
例，可以在TSGA類上派生，並定義新的操作。
TPopulation類包含兩個重要過程：
FillFitness: 評價函數，對每個個體進行解碼(decode)並計算出其適應度值，具體操
作在用戶類中實現。
Statistic: 對當前群體進行統計，如求總適應度sumfitness、平均適應度average、最好
個體fmax、最壞個體fmin等。
TSGA類在TPopulation類的基礎上派生，以GA的系統參數為構造函數的參數，它有4個
重要的成員函數：
Select: 選擇運算元，基本的選擇策略採用輪盤賭模型（如圖2）。輪盤經任意旋轉停止
後指針所指向區域被選中，所以fi值大的被選中的概率就大。
Crossover: 交叉運算元，以概率Pc在兩基因鏈上的隨機位置交換子串。
Mutation: 變異運算元，以概率Pm對基因鏈上每一個基因進行隨機干擾(取反)。
Generate: 產生下代，包括了評價、統計、選擇、交叉、變異等全部過程，每運行一
次，產生新的一代。
SGA的結構及類定義如下(用C++編寫)：
[code] typedef char ALLELE; // 基因類型
typedef struct{
ALLELE *chrom;
float fitness; // fitness of Chromosome
}INDIVIDUAL; // 個體定義
class TPopulation{ // 群體類定義
public:
int size; // Size of population: n
int lchrom; // Length of chromosome: l
float sumfitness, average;
INDIVIDUAL *fmin, *fmax;
INDIVIDUAL *pop;
TPopulation(int popsize, int strlength);
~TPopulation();
inline INDIVIDUAL &Indivial(int i){ return pop[i];};
void FillFitness(); // 評價函數
virtual void Statistics(); // 統計函數
};
class TSGA : public TPopulation{ // TSGA類派生於群體類
public:
float pcross; // Probability of Crossover
float pmutation; // Probability of Mutation
int gen; // Counter of generation
TSGA(int size, int strlength, float pm=0.03, float pc=0.6):
TPopulation(size, strlength)
{gen=0; pcross=pc; pmutation=pm; } ;
virtual INDIVIDUAL& Select();
virtual void Crossover(INDIVIDUAL &parent1, INDIVIDUAL &parent2,
INDIVIDUAL &child1, INDIVIDUAL &child2);
&child1, INDIVIDUAL &child2);
virtual ALLELE Mutation(ALLELE alleleval);
virtual void Generate(); // 產生新的一代
};
用戶GA類定義如下：
class TSGAfit : public TSGA{
public:
TSGAfit(int size,float pm=0.0333,float pc=0.6)
:TSGA(size,24,pm,pc){};
void print();
}; [/code]
由於GA是一個概率過程，所以每次迭代的情況是不一樣的；系統參數不同，迭代情況
也不同。在實驗中參數一般選取如下：個體數n=50-200，變異概率Pm=0.03, 交叉概率Pc=
0.6。變異概率太大，會導致不穩定。
參考文獻
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39, 1993
③ 線性演算法是指什麼樣演算法請舉幾個例子。類似於進化演算法就是指遺傳演算法，人工免疫演算法等。
人工免疫系統、序列參數優化、進化多目標、粒子群優化、模糊規則等等都有吧~一個方向就夠做的了~~
④ 進化演算法、遺傳演算法與免疫演算法三者是什麼關系
遺傳演算法和免疫演算法是兩種不同的演算法，他們應該都屬於進化演算法
⑤ 使用遺傳演算法和免疫演算法的優化結果是否有差別
遺傳演算法是一種智能計算方法，針對不同的實際問題可以設計不同的計算程序回。它主要有復制答，交叉，變異三部分完成，是仿照生物進化過程來進行計算方法的設計。 模糊數學是研究現實生活中一類模糊現象的數學。簡單地說就是像好與壞怎樣精確的描述，將好精確化，用數字來表達。 神經網路是一種仿生計算方法，仿照生物體中信息的傳遞過程來進行數學計算。 這三種知識都是近40年興起的新興學科，主要應用在智能模糊控制上面。這三者可以結合起來應用。如用模糊數學些遺傳演算法的程序，優化神經網路，最後用神經網路控制飛行器或其他物體
⑥ 我需要一個基於免疫遺傳演算法的matlab程序，關於函數尋優的，最好在附有講解
% 主程序
%遺傳演算法主程序
%Name:genmain.m
%author：楊冪
clear
clf
%%初始化
popsize=50; %群體大小
chromlength=30; %字元串長度（個體長度）
pc=0.6; %交叉概率
pm=0.1; %變異概率
pop=initpop(popsize,chromlength); %隨機產生初始群體
%%開始迭代
for i=1:20 %20為迭代次數
[objvalue]=calobjvalue(pop); %計算目標函數
fitvalue=calfitvalue(objvalue); %計算群體中每個個體的適應度
[newpop]=selection(pop,fitvalue); %復制
[newpop]=crossover(pop,pc); %交叉
[newpop]=mutation(pop,pm); %變異
[bestindivial,bestfit]=best(pop,fitvalue); %求出群體中適應值最大的個體及其適應值
y(i)=max(bestfit);%儲存最優個體適應值
n(i)=i;
pop5=bestindivial;%儲存最優個體
%解碼
x1(i)=decodechrom(pop5,1,chromlength/2)*2/32767;
x2(i)=10+decodechrom(pop5,chromlength/2+1,chromlength/2)*10/32767;
pop=newpop;%將新產生的種群作為當前種群
end
%%繪圖
figure(1)%最優點變化趨勢圖
i=1:20;
plot(y(i),'-r*')
xlabel('迭代次數');
ylabel('最優個體適應值');
title('最優點變化趨勢');
legend('最優點');
grid on
figure(2)%最優點分布圖
[X1,X2]=meshgrid(0:0.1:2,10:0.1:20);
Z=X1.^2+X2.^2;
mesh(X1,X2,Z);
xlabel('自變數x1'),ylabel('自變數x2'),zlabel('函數值f(x1,x2)');
hold on
plot3(x1,x2,y,'ro','MarkerEdgeColor','r','MarkerFaceColor','r','MarkerSize',5)
title('最優點分布');
legend('最優點');
hold off
[z index]=max(y); %計算最大值及其位置
x5=[x1(index),x2(index)]%計算最大值對應的x值
z
⑦ 免疫遺傳演算法怎麼和其他結合在一起
在使用遞歸操作的時候，經常會遇到遞歸條件報錯：ORA-01436: 用戶數據中的 CONNECT BY 循環。特別專是在做屬一些技巧性操作的時候，比如常見的復制和展開行，字元串拆分。這時候經常會使用層次查詢CONNECT BY。但是稍加不慎，就會報遞歸循環錯誤，為了避免這種錯誤，有個技巧，那就是增加prior dbms_random.value is not null。
例1：復制與展開行
比如對1 ID,5 times按5次展開5行。那麼這很簡單，如下：
SQL> WITH t AS
2 (
3 SELECT 1 ID,5 times FROM al
4 )
5 SELECT ID FROM t
6 CONNECT BY LEVEL<=times;
ID
----------
1
1
1
1
1
⑧ 你有免疫遺傳演算法求函數最優解的matlab程序嗎麻煩給發個，謝謝！[email protected]
我有簡單遺傳演算法的，沒有免疫遺傳演算法的，不好意思
⑨ 免疫演算法的提出
在生命科學領域中，人們已經對遺傳(Heredity)與免疫(Immunity)等自然現象進行了廣泛深入的研究。六十年代Bagley和Rosenberg等先驅在對這些研究成果進行分析與理解的基礎上，借鑒其相關內容和知識，特別是遺傳學方面的理論與概念，並將其成功應用於工程科學的某些領域，收到了良好的效果。時至八十年代中期，美國Michigan大學的Hollan教授不僅對以前的學者們提出的遺傳概念進行了總結與推廣，而且給出了簡明清晰的演算法描述，並由此形成目前一般意義上的遺傳演算法(GeneticAlgorithm)GA。由於遺傳演算法較以往傳統的搜索演算法具有使用方便、魯棒性強、便於並行處理等特點，因而廣泛應用於組合優化、結構設計、人工智慧等領域。另一方面，Farmer和Bersini等人也先後在不同時期、不同程度地涉及到了有關免疫的概念。遺傳演算法是一種具有生成+檢測 (generate and test)的迭代過程的搜索演算法。從理論上分析，迭代過程中，在保留上一代最佳個體的前提下，遺傳演算法是全局收斂的。然而，在對演算法的實施過程中不難發現兩個主要遺傳運算元都是在一定發生概率的條件下，隨機地、沒有指導地迭代搜索，因此它們在為群體中的個體提供了進化機會的同時，也無可避免地產生了退化的可能。在某些情況下，這種退化現象還相當明顯。另外，每一個待求的實際問題都會有自身一些基本的、顯而易見的特徵信息或知識。然而遺傳演算法的交叉和變異運算元卻相對固定，在求解問題時，可變的靈活程度較小。這無疑對演算法的通用性是有益的，但卻忽視了問題的特徵信息對求解問題時的輔助作用，特別是在求解一些復雜問題時，這種忽視所帶來的損失往往就比較明顯了。實踐也表明，僅僅使用遺傳演算法或者以其為代表的進化演算法，在模仿人類智能處理事物的能力方面還遠遠不足，還必須更加深層次地挖掘與利用人類的智能資源。從這一點講，學習生物智能、開發、進而利用生物智能是進化演算法乃至智能計算的一個永恆的話題。所以，研究者力圖將生命科學中的免疫概念引入到工程實踐領域，藉助其中的有關知識與理論並將其與已有的一些智能演算法有機地結合起來，以建立新的進化理論與演算法，來提高演算法的整體性能。基於這一思想，將免疫概念及其理論應用於遺傳演算法，在保留原演算法優良特性的前提下，力圖有選擇、有目的地利用待求問題中的一些特徵信息或知識來抑制其優化過程中出現的退化現象，這種演算法稱為免疫演算法(ImmuneAlgorithm)IA。下面將會給出演算法的具體步驟，證明其全局收斂性，提出免疫疫苗的選擇策略和免疫運算元的構造方法，理論分析和對TSP問題的模擬結果表明免疫演算法不僅是有效的而且也是可行的，並較好地解決了遺傳演算法中的退化問題。
⑩ 遺傳演算法求解tsp問題的matlab程序
把下面的（1）-（7）依次存成相應的.m文件，在（7）的m文件下運行就可以了
（1） 適應度函數fit.m
function fitness=fit(len,m,maxlen,minlen)
fitness=len;
for i=1:length(len)
fitness(i,1)=(1-(len(i,1)-minlen)/(maxlen-minlen+0.0001)).^m;
end
(2)個體距離計算函數 mylength.m
function len=myLength(D,p)
[N,NN]=size(D);
len=D(p(1,N),p(1,1));
for i=1:(N-1)
len=len+D(p(1,i),p(1,i+1));
end
end
(3)交叉操作函數 cross.m
function [A,B]=cross(A,B)
L=length(A);
if L<10
W=L;
elseif ((L/10)-floor(L/10))>=rand&&L>10
W=ceil(L/10)+8;
else
W=floor(L/10)+8;
end
p=unidrnd(L-W+1);
fprintf('p=%d ',p);
for i=1:W
x=find(A==B(1,p+i-1));
y=find(B==A(1,p+i-1));
[A(1,p+i-1),B(1,p+i-1)]=exchange(A(1,p+i-1),B(1,p+i-1));
[A(1,x),B(1,y)]=exchange(A(1,x),B(1,y));
end
end
(4)對調函數 exchange.m
function [x,y]=exchange(x,y)
temp=x;
x=y;
y=temp;
end
(5)變異函數 Mutation.m
function a=Mutation(A)
index1=0;index2=0;
nnper=randperm(size(A,2));
index1=nnper(1);
index2=nnper(2);
%fprintf('index1=%d ',index1);
%fprintf('index2=%d ',index2);
temp=0;
temp=A(index1);
A(index1)=A(index2);
A(index2)=temp;
a=A;
end
(6)連點畫圖函數 plot_route.m
function plot_route(a,R)
scatter(a(:,1),a(:,2),'rx');
hold on;
plot([a(R(1),1),a(R(length(R)),1)],[a(R(1),2),a(R(length(R)),2)]);
hold on;
for i=2:length(R)
x0=a(R(i-1),1);
y0=a(R(i-1),2);
x1=a(R(i),1);
y1=a(R(i),2);
xx=[x0,x1];
yy=[y0,y1];
plot(xx,yy);
hold on;
end
end
(7)主函數
clear;
clc;
%%%%%%%%%%%%%%%輸入參數%%%%%%%%
N=50; %%城市的個數
M=100; %%種群的個數
C=100; %%迭代次數
C_old=C;
m=2; %%適應值歸一化淘汰加速指數
Pc=0.4; %%交叉概率
Pmutation=0.2; %%變異概率
%%生成城市的坐標
pos=randn(N,2);
%%生成城市之間距離矩陣
D=zeros(N,N);
for i=1:N
for j=i+1:N
dis=(pos(i,1)-pos(j,1)).^2+(pos(i,2)-pos(j,2)).^2;
D(i,j)=dis^(0.5);
D(j,i)=D(i,j);
end
end
%%如果城市之間的距離矩陣已知，可以在下面賦值給D，否則就隨機生成
%%生成初始群體
popm=zeros(M,N);
for i=1:M
popm(i,:)=randperm(N);
end
%%隨機選擇一個種群
R=popm(1,:);
figure(1);
scatter(pos(:,1),pos(:,2),'rx');
axis([-3 3 -3 3]);
figure(2);
plot_route(pos,R); %%畫出種群各城市之間的連線
axis([-3 3 -3 3]);
%%初始化種群及其適應函數
fitness=zeros(M,1);
len=zeros(M,1);
for i=1:M
len(i,1)=myLength(D,popm(i,:));
end
maxlen=max(len);
minlen=min(len);
fitness=fit(len,m,maxlen,minlen);
rr=find(len==minlen);
R=popm(rr(1,1),:);
for i=1:N
fprintf('%d ',R(i));
end
fprintf('\n');
fitness=fitness/sum(fitness);
distance_min=zeros(C+1,1); %%各次迭代的最小的種群的距離
while C>=0
fprintf('迭代第%d次\n',C);
%%選擇操作
nn=0;
for i=1:size(popm,1)
len_1(i,1)=myLength(D,popm(i,:));
jc=rand*0.3;
for j=1:size(popm,1)
if fitness(j,1)>=jc
nn=nn+1;
popm_sel(nn,:)=popm(j,:);
break;
end
end
end
%%每次選擇都保存最優的種群
popm_sel=popm_sel(1:nn,:);
[len_m len_index]=min(len_1);
popm_sel=[popm_sel;popm(len_index,:)];
%%交叉操作
nnper=randperm(nn);
A=popm_sel(nnper(1),:);
B=popm_sel(nnper(2),:);
for i=1:nn*Pc
[A,B]=cross(A,B);
popm_sel(nnper(1),:)=A;
popm_sel(nnper(2),:)=B;
end
%%變異操作
for i=1:nn
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
if pick<=Pmutation
popm_sel(i,:)=Mutation(popm_sel(i,:));
end
end
%%求適應度函數
NN=size(popm_sel,1);
len=zeros(NN,1);
for i=1:NN
len(i,1)=myLength(D,popm_sel(i,:));
end
maxlen=max(len);
minlen=min(len);
distance_min(C+1,1)=minlen;
fitness=fit(len,m,maxlen,minlen);
rr=find(len==minlen);
fprintf('minlen=%d\n',minlen);
R=popm_sel(rr(1,1),:);
for i=1:N
fprintf('%d ',R(i));
end
fprintf('\n');
popm=[];
popm=popm_sel;
C=C-1;
%pause(1);
end
figure(3)
plot_route(pos,R);
axis([-3 3 -3 3]);