克隆选择算法

摘要： 解决城市配送中心选址问题的关键是物流配送效率最大化,运输成本最小化。为了能够快速得到合理的优化方案,提出了解决该问题的均匀克隆选择算法。该算法采用了一种均匀克隆选择策略,减少计算量,提高收敛速度。然后,利用亲和度值和抗体之间的浓度决定父代抗体以及相对应的克隆数量。克隆后的所有子代抗体采用全局变异策略,增强抗体种群的多样性。同时,为了避免抗体种群出现“早熟”的现象,引入基因清除策略。实验结果表明,该算法的存取路径更短、收敛速度更快、效率更高,能够解决给定约束条件下的城市配送中心选址问题。

摘要： 为了研究过道布置问题中设施关系对布局的影响,首先,考虑定位约束与排序约束,构建过道布置问题混合整数规划模型,并提出一种求解该问题的自适应混合克隆选择算法,在克隆操作之前新增符合受约束过道布置问题特性的2-opt操作,随后对所产生种群中最优个体进行禁忌搜索操作,对其他个体进行变异操作并设置自适应变异概率;然后,对模型进行精确求解以验证模型的正确性且求解结果为算法提供了理论依据;最后,应用所提算法分别对受约束过道布置问题与基本过道布置问题的42~49规模实例进行测试,并将求解结果与克隆选择算法、遗传算法、分散搜索算法、花授粉算法以及烟花算法进行对比,结果表明:混合克隆选择算法可以达到当前先进算法的求解效果且在算例sko-42-04与算例sko49-03上表现更优.

摘要： 针对智能制造系统中同一时间段内多机器人执行多任务时,任务分配调度难以稳定控制及优化的问题,提出一种应用于多机器人任务分配调度的克隆选择算法.首先分析多机器人基于多任务的初始条件,以按生产过程完成任务为约束条件,以系统持续时间、单机器人最大消耗及多机器人总消耗为目标函数,构建多机器人任务分配调度优化的数学模型,使用克隆选择算法进行迭代求解,引入亲和度函数以动态改变克隆、变异、选择参数,从而提高计算效率;最后通过甘特图进行分析并验证此调度方法.结果表明此方法稳定可行;实验证明在多任务条件下,克隆选择算法收敛速度快、计算精度高,具有同时优化多项指标的优点.

摘要： 针对采用永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)驱动的某火箭炮位置交流伺服系统存在摩擦力矩、外界扰动等一系列复杂非线性问题,设计一种基于免疫克隆粒子群优化算法的自抗扰控制器(IPSO-ADRC).根据自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)抗干扰能力强和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)寻优能力强的特点,采用免疫克隆粒子群优化算法在线整定自抗扰控制器的重要参数;并将克隆选择算法(clonal selection algorithm,CSA)融入到粒子群算法中,维护群体种类的差异性,解决PSO算法的缺陷问题.仿真实验结果证明:该控制策略使系统的稳态性能更好,并能提升系统的动态品质.

摘要： 针对常规方法无法有效求解冗余机械臂逆运动学问题的不足,提出一种基于改进克隆选择算法的机械臂运动学逆解求解方法.该算法采用底层进化与顶层进化相结合的多策略混合协同进化机制,使得算法具有较强的种群多样性保持能力,从而有效避免了算法早熟收敛现象的发生.采用经典的基准测试函数验证了所提算法的可行性与有效性,实验结果表明该算法具有收敛速度快、收敛精度高、稳定性好以及计算成本低等优势.以平面冗余机械臂运动学逆解的求解为例进行对比实验,仿真结果表明:所提出的改进算法获得了100％的运动学逆解寻优成功率,是一种有效的冗余机械臂逆运动学求解方法.

摘要： 为了优化移栽机补栽作业时的移钵路径,该研究基于免疫算法构建了克隆选择算法和免疫遗传算法2种适合求解移钵路径优化问题的模型,并与固定顺序法和遗传算法对比,进行移钵路径规划仿真试验和验证试验.结果表明:克隆选择算法模型和免疫遗传算法模型均能有效优化移钵路径,免疫遗传算法模型的路径规划效率较高,而克隆选择算法模型的路径规划效率较低.验证试验条件下,该研究2种模型的路径规划长度分别为48977和48945 mm,相比固定顺序法分别缩短7.59％和7.65％,相比遗传算法模型分别缩短3.60％和3.66％;2种模型的计算时间分别为5.86和2.72 s,免疫遗传算法模型的计算时间相对遗传算法减少15.79％.免疫遗传算法模型可作为温室穴盘苗后续机械化批量补栽的路径规划控制基础.

摘要： 传统入侵检测方法对Probe、U2R、R2L等网络入侵攻击类型的检测率较低,存在对入侵行为的误检和漏检.为此,提出一种基于随机森林与人工免疫的入侵检测算法.设计随机抗体森林检测策略,针对小样本数据集,采用克隆选择算法保证抗体的优良性,提高攻击的检测率,通过将识别为入侵行为的抗原注入抗体集,以平衡抗原的检测率和误报率.仿真结果表明,该算法的检测率为94.1％,高于Probe的93.79％、U2R的91％与R2L的85％,且具有较低的误报率.

摘要： 目前,人工免疫系统是计算机科学和生命科学相交叉的研究热点.文章所研究的克隆选择算法是人工免疫算法的一种,它主要是受生物免疫机制的启发而提出来的一种新型算法,它具备较好的先验知识和自适应的能力,在处理各种复杂的优化问题上,具有优良的性能和效率.

摘要： 针对传统的克隆选择算法只依次单独针对某一类样本数据进行监督学习从而造成的分类效率和精确度不高的问题，提出一种基于改进克隆选择算法的多类监督分类算法，并应用于UCI数据分类和多光谱遥感图像分类。算法通过进化学习可以同时获得多类样本数据的最佳聚类中心，进化过程中抗体适度值的计算综合考虑各类的类内相似性和类间差异性，从而保证获取的最佳聚类中心更具代表性。分别利用4组常用的UCI数据和红树林多光谱TM遥感图像对算法进行验证，实验结果显示遥感图像的分类总精度达到92%,Kappa系数为0.91，UCI数据分类结果也较好，因此该算法是一种有效的多类数据分类算法。

摘要： 提出了克隆选择算法在智能车跑道识别中实用化的改进方案。将原克隆选择算法中的克隆和变异部分简化为抗体库数据块的优化选择和替换操作，大量减少了算法的计算消耗。在此方案中，智能车更准确地分析了从摄像头获取的环境信息，更好地识别了跑道，从而提高了智能车舵机拐弯控制的准确性。仿真实验结果表明：此方案在智能车的跑道识别过程中具有很高的准确度和适应能力，并能快速反应。

摘要： 层叠滤波器是一种具有层叠性和阈值分解性的非线性数字滤波器，具有良好的去除图像噪声能力和图像细节保持能力，其设计核心问题实际上是一个正布尔函数(PBF)的优化问题，本文在最优层叠滤波器理论基础上，提出一种基于蚁群-克隆选择算法的层叠滤波器优化方案。在最小平均绝对误差(MMAE)准则下，利用此方法设计的最优层叠滤波器的性能由仿真实验进行验证，并将仿真结果与分别采用遗传算法，粒子群算法，克隆选择算法优化的层叠滤波器的性能相比较，结果表明该算法的先进性。

摘要： 在系统分析多模态函数优化克隆选择算(CLONALG)特点和不足的基础上,结合记忆细胞形成、网络抑制、梯度法和山谷搜索法,提出一种自适应多模态克隆选择算法。典型多峰值函数仿真实验证明,算法能够找到多模态问题的全部最优解和尽可能多的局部最优解,且无冗余.通过与同类算法进行比较和计算复杂性分析表明,该算法不仅计算量小、具有更好的搜索性能,而且无需任何先验知识,可实现真正的自适应搜索.

摘要： 在PET-CT医学图像配准中,由于其互信息函数具有多极值特性,使得配准参数容易陷入局部最优。本文针对此问题，采用归一化互信息作为配准函数,利用克隆选择算法对医学图像配准函数进行优化,能有效地避免早熟收敛。该算法不仅能够实现刚体配准,而且对非刚体的配准也具有良好的性能,尤其是当图像质量变差或数据缺损时,其配准精度并不下降。实验表明,基于克隆选择算法有效地提高了PET-CT医学配准精度,达到了亚像素级水平,很好地满足了医学图像配准的无创性、精度高以及速度快的临床要求。

摘要： 以四运放电路为实验电路,在多个方面对Morlet小波与Haar小波两种小波分析方法进行比较并提取相应的故障特征,结合克隆选择算法研究了模拟电路故障诊断中的最优特征提取方法.实验结果表明,提取的故障特征越详细,诊断正确率越高;同时,单点与多点采样同样有效说明单点输出诊断的可用性和有效性很高,这对大规模模拟电路故障诊断中采样点的选取具有指导意义.

摘要： 为实现航空发动机在全包线的解耦控制，在飞行包线内选择了若干点，使用克隆选择算法(CSA)对单神经元自适应解耦控制器的比例系数进行了离线优化。以优化得到的若干组参数为训练样本，离线训练支持向量机回归模型(SVM)，训练后的SVM可映射高度、马赫数与比例系数之间的非线性关系，飞行包线内任意点的解耦控制器比例系数即可由该SVM得到。仿真表明，在设计点和非设计点，系统均具有良好的动态特性和解耦特性。该方法结构简单、易于实现，具有实用价值。

摘要： 图像分割是医学图像处理中一个困难而又极其重要的课题。人工免疫系统具有自学习、自组织、记忆的能力，可解决非线性分类问题中的局部极值、鲁棒性等难点。本文将人工免疫系统中的克隆选择算法应用到图像分割中，提出了一种新的医学图像分割算法。详细叙述了算法机理，并对算法复杂度进行了理论分析以及实验数据的比较。实验结果表明，本文提出的克隆选择算法在医学图像分割应用是有效的。

摘要： 借鉴了免疫系统的分类本质以及免疫系统的克隆选择和抗体浓度控制原理,提出了基于抗体浓度的克隆选择算法。该算法基于抗体的浓度和亲和度选择免疫反应细胞,具有高亲和度和低抗体浓度的细胞其选择概率相对较高。通过对多个免疫反应细胞经过多次克隆变异后选取最优解作为记忆细胞,由最终保留的记忆细胞群生成分类器。整个过程既保证了解的正确性,又保证了解的多样性。在数据集20_newsgroups上的实验结果显示:该算法的分类性能优于Rocchio和Naive Bayes,与SVM性能相当。

摘要： 针对单变量边缘分布算法(UMDA)求解复杂优化问题的局限性,将人工免疫系统引入分布估计算法(EDAs)领域,提出了一种基于克隆选择原理的单变量边缘分布算法.该算法在进化过程中的每一代执行若干次克隆选择算法(CLONALG),利用克隆选择过程中的高频变异操作提高混合算法的局部搜索能力.通过对2种不同旅行商问题(TSP)的仿真实验表明,与UMDA、CLONALG以及UMDA和2-opt局部搜索算法的混合算法(UMDA2-opt)相比,克隆选择单变量边缘分布算法具有更高的优化性能.

摘要： 本发明公开了一种基于模拟退火改进克隆选择算法的能耗异常检测方法，通过采集液压机的历史能耗数据，进行数据预处理后作为训练集数据；基于克隆选择算法的检测器生成阶段，随机生成检测器；利用模拟退火优化所述检测器，生成最佳检测器集；采集液压机的实时能耗数据，进行数据预处理后作为测试集数据；并利用所述最佳检测器集对所述测试集数据进行能耗异常检测。本发明的能耗定位方法考虑了液压机生产过程中能耗数据的周期性和动态特性，对于液压机异常能耗的定位精度高及效率均有所提高，以便操作人员及时采取措施，避免能耗的损失，提高机械效率。

摘要： 本发明公开了一种基于克隆选择算法的智能营销模型库方法，该方法包括以下步骤：1)采集会员消费数据建立数据集，对数据集进行标记；2)生成基模型BaseModel；3)基模型BaseModel之间随机组合，产生模型Models；4)模型Models与抗原结合成为抗体群M，选择亲和度最大的前N个抗体作为抗体群Ab；5)对抗体群Ab进行克隆，得到克隆后的规模为Nc的抗体群Ab`；6)对克隆后的抗体群Ab`中的抗体按照突变概率P进行突变操作，然后进行克隆删除操作；7)合并抗体群Ab和Ab`，获得新的抗体群Abs；8)判断是否满足终止条件；9)使用抗体群Abs中亲和度最高的抗体的模型对测试集进行分类目标检测。本发明方法能解决现有模型难以不断适应营销目标改变的问题。

摘要： 本发明提供了一种基于克隆选择算法的云计算资源分配方法，包括：随机产生初始抗体种群，每个抗体均对应一种云任务分配方案；计算每种分配方案中每台虚拟机的执行时长，以及每种分配方案的总时长；对初始抗体种群中的每个抗体进行克隆并变异形成新抗体，计算每个新抗体对应的分配方案中每台虚拟机的执行时长以及该分配方案的总时长；将初始抗体种群中的抗体和克隆变异产生的新抗体合并形成一新抗体种群，对新抗体种群中的抗体进行时长升序排列，保留前M个抗体，作为初始抗体种群中的抗体；重复上述操作，从保留的前M个抗体中挑选出分配方案总时长最短的抗体。本方法对分配方案进行了优化，能够在更短的时间内完成所有任务，提高了执行效率。

摘要： 本发明公开了基于动态克隆选择算法的SQL注入攻击检测方法，步骤是提取客户浏览器端提交的SQL语句，把该SQL语句提交给规则库检测模块进行“SQLIAs”快速模式匹配；将模式匹配失败的语句提交给动态检测模块进行更深层次的检测，在动态检测模块运行之前引入局部离群因子作为适应度函数来优化检测器之间的距离，构造高效检测器识别正常数据和异常数据；运行动态检测模块进行检测；调用克隆选择算法进行学习识别；根据检测结果更新系统模块。解决现有WAF检测性能下降以及无法识别未知特征和各种变形攻击的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于实数编码克隆选择算法的图像配准方法，主要解决现有技术在优化函数时易陷入局部最优，图像配准精确性不高的问题。其实现步骤为：(1)输入参考图和浮动图；(2)采用实数编码方法对抗体种群初始化；(3)构建归一化互信息函数作为目标函数；(4)计算种群抗体亲和力；(5)对抗体进行选择、克隆和变异；(6)形成记忆抗体集；(7)抗体的记忆；(8)判断是否达到终止条件，若没有达到，则跳转到(4)继续执行，否则，执行第(9)步；(9)用最优抗体配准图像并输出结果。本发明利用基于实数编码的克隆选择算法对互信息函数进行优化，解决了现有方法在优化函数时易陷入局部最优的问题，提高了图像配准的精确性。

摘要： 本发明涉及基于动态克隆选择算法的工业云数据安全自动化生产线，特别是涉及一种基于动态克隆选择算法的工业云数据安全存储与高效计算框架的工业自动化生产线，本发明将工业现场采集到的大量生产数据打包作为输入传入云数据中心。存储区应用改进的基于动态克隆选择算法进行数据的安全防护，计算区根据用户请求提取相应的存储数据时，只需发送请求到控制节点，提取相应数据自体集进入存储区进行匹配。对于外界访问，如果得到的数据自体集与存储区服务器中“记忆”自体集完全匹配，则通过认证允许读写数据；如果此轮匹配失败则立即进行“记忆”检测器匹配，若能匹配则允许数据访问；否则，启用常规检测器检测。

摘要： 本发明公开了一种基于克隆选择算法的智能营销模型库方法，该方法包括以下步骤：1)采集会员消费数据建立数据集，对数据集进行标记；2)生成基模型BaseModel；3)基模型BaseModel之间随机组合，产生模型Models；4)模型Models与抗原结合成为抗体群M，选择亲和度最大的前N个抗体作为抗体群Ab；5)对抗体群Ab进行克隆，得到克隆后的规模为Nc的抗体群Ab`；6)对克隆后的抗体群Ab`中的抗体按照突变概率P进行突变操作，然后进行克隆删除操作；7)合并抗体群Ab和Ab`，获得新的抗体群Abs；8)判断是否满足终止条件；9)使用抗体群Abs中亲和度最高的抗体的模型对测试集进行分类目标检测。本发明方法能解决现有模型难以不断适应营销目标改变的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于模拟退火改进克隆选择算法的能耗异常检测方法，通过采集液压机的历史能耗数据，进行数据预处理后作为训练集数据；基于克隆选择算法的检测器生成阶段，随机生成检测器；利用模拟退火优化所述检测器，生成最佳检测器集；采集液压机的实时能耗数据，进行数据预处理后作为测试集数据；并利用所述最佳检测器集对所述测试集数据进行能耗异常检测。本发明的能耗定位方法考虑了液压机生产过程中能耗数据的周期性和动态特性，对于液压机异常能耗的定位精度高及效率均有所提高，以便操作人员及时采取措施，避免能耗的损失，提高机械效率。

摘要： 本发明涉及一种自适应混沌并行克隆选择算法的WTA目标优化方法，解决了防空编队武器目标分配问题，本发明结合混沌理论和并行种群分类的优点，实现了种群初始化和种群更新；其中，利用混沌再生和混沌扰动设计了种群初始化算子和突变算子；采用并行种群分类方法对各子种群进行并行机制设计，根据亲和度保持种群多样性；设计自适应克隆增殖算子、抗体抑制算子和抗体循环补充算子对克隆选择算法进行改进，算子可以提高全局优化能力和局部搜索能力。

摘要： 本发明公开了基于动态克隆选择算法的SQL注入攻击检测方法，步骤是提取客户浏览器端提交的SQL语句，把该SQL语句提交给规则库检测模块进行“SQLIAs”快速模式匹配；将模式匹配失败的语句提交给动态检测模块进行更深层次的检测，在动态检测模块运行之前引入局部离群因子作为适应度函数来优化检测器之间的距离，构造高效检测器识别正常数据和异常数据；运行动态检测模块进行检测；调用克隆选择算法进行学习识别；根据检测结果更新系统模块。解决现有WAF检测性能下降以及无法识别未知特征和各种变形攻击的问题。