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14 免疫遗传算法与地质应用 西安科技大学 薛喜成 计算机地质学 主要内容 14.1 免疫遗传算法概述 14.2 免疫遗传算法基本原理 14.3 免疫遗传算法的算法设计 14.4 免疫遗传算法地质应用 14.1 免疫遗传算法概述 传统的BP神经网络,隐层结构至今没有一个完整的理论、公式确定,而BP神经网络的核心就在于隐层、隐单元数目及其连接权。其中隐单元不仅对建立的神经网络模型的性能影响很大,而且是训练时出现“过拟合”的直接原因,若隐单元数太少,网络可能根本不能训练或网络性能很差;若隐单元数太多,虽然可使网络的系统误差减小,但一方面使网络训练时间延长,另一方面,训练容易陷入局部极小点而得不到最优点,也是训练时出现“过拟合”的内在原因。 通常情况下BP神经网络的泛化能力随着网路的学习能力提高而提高,而过拟合是指随着学习能力的提高,网络的泛化能力反而下降的现象。通常隐单元采用修剪法或增长法来确定,采用这种方法常出现网络泛化能力差、收敛速度慢、易陷入局部极小,导致预测结果的误差增加。遗传算法较以往传统的有哪些信誉好的足球投注网站算法具有使用方便,鲁棒性强、便于并行处理等优点,因而广泛应用于组合算法、结构设计、人工智能等领域。 动物三大支柱系统中的神经网络系统、遗传进化系统已被人们广泛研究,这里还将引入第三大系统——免疫系统,基于免疫原理的遗传算法可有效地改善遗传算法的未成熟收敛缺陷,提高遗传算法的全局和局部有哪些信誉好的足球投注网站能力。 [名词] 鲁棒性:鲁棒性(robustness)就是系统的健壮性。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说,计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下,能否不死机、不崩溃,就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”,是指控制系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持某些性能的特性。根据对性能的不同定义,可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。 14.2 免疫遗传算法基本原理 (1)免疫遗传算法概述 基本遗传算法(Simple Genetic Algorithm,简称SGA)是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化有哪些信誉好的足球投注网站算法,它是美国密执根大学的霍勒德(J.H.Holland)于1975年首先提出来的。遗传算法具有简单通用、鲁棒性强、全局并发有哪些信誉好的足球投注网站等特点。它是一种全局化有哪些信誉好的足球投注网站算法,尤其适用于传统有哪些信誉好的足球投注网站算法难于解决的复杂和非线性问题。在理论上已经形成了一套较为完善的算法体系,然而在实际使用中,还有许多问题有待于进一步研究探讨。例如,对于单调函数或单峰函数,在初始时很快向最优值逼近,但是在最优值附近收敛较慢; 而对于多峰函数的优化问题,它往往会出现“早熟”,即收敛于局部极值。为此,人们正对基本遗传算法(SGA)作不断的改进和提高,生物体的免疫系统具有很强的自适应性,而实际问题的求解过程与生物免疫机制十分类似。基于免疫原理的遗传算法(Immunity Genetic Algorithm,简称IGA)就是一种对传统遗传算法的改进。通过对TSP问题(又称商旅问题)求解的实验表明,基于免疫原理的遗传算法可有效改善未成熟收敛缺陷,提高遗传算法的全局和局部有哪些信誉好的足球投注网站能力。 (2)免疫遗传算法基本原理 免疫算法将实际求解问题的目标函数对应为抗原,而问题的解对应为抗体。由生物免疫原理可知,生物免疫系统对入侵生命体的抗原通过细胞的分裂和分化作用,自动产生相应的抗体来抵御,这一过程被称为免疫应答。在免疫应答过程中,部分抗体作为记忆细胞保存下来,当同类抗原再次侵入时,记忆细胞被激活并迅速产生大量抗体,使再次应答比初次应答更快更强烈,体现了免疫系统的记忆功能。抗体与抗原结合后,会通过一系列的反应而破坏抗原。同时,抗体与抗体之间也相互促进和抑制,以维持抗体的多样性及免疫平衡,这种平衡是根据浓度机制进行的,即抗体的浓度越高,则越受抑制;浓度越低,则越受促进,体现了免疫系统的自我调节功能。 与生物免疫系统的功能相对应,基于免疫原理的遗传算法与标准遗传算法相比,具有如下显著特点:具有免疫记忆功能,该功能可以加快有哪些信誉好的足球投注网站速度,提高遗传算法的总体有哪些信誉好的足球投注网站能力;具有抗体的多样性保持功能,利用该功能可以提高遗传算法的局部有哪些信誉好的足球投注网站能力;具有自我调节功能,这种功能可用于提高遗传算法的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力,避免陷入局部解。总之,免疫遗传算法既保留了遗传算法随机全局并行有哪些信誉好的足球投注网站的特点,又在相当大程度上避免未成熟收敛,确保快速收敛于全局最优解。 14.3 免疫遗传算法的算法设计 14.3.1 免疫算子 免疫算子的设计思想:引入信息熵来判断抗体的多样性,即等位基因概率的变化过程。设免疫系统有N个抗体组成,每个抗体有M位基因。每个抗体的每位可供
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