免疫算子

摘要： 为克服经典人工免疫算法(AIA)在函数优化过程中存在的计算量大、收敛精度不高和收敛速度较慢等不足,引入多个自适应免疫算子,提出了一种改进自适应人工免疫算法(IAAIA).在经典人工免疫算法中,引入迭代次数对抗体激励度计算算子进行自适应设计,引入种群抗体平均激励度与抗体激励度对免疫选择算子、克隆算子、变异算子与克隆抑制算子进行自适应设计,提升人工免疫算法的收敛速度、收敛精度和稳定性.选择9个典型测试函数作为实验对象,同时选择4种典型人工免疫算法作为对比算法优化实验函数,对比实验结果表明了改进的自适应人工免疫算法在求解函数优化问题的有效性和优越性.

摘要： 基于自组织抗体网络(soAbNet)的变压器故障诊断方法中没有网络压缩机制,并且网络的初始抗体是随机选取的,网络性能不稳定.针对这一问题,提出了基于互补免疫算法的变压器故障诊断方法,结合变压器故障诊断的特点详细设计了免疫算子以弥补soAbNet的不足.免疫算子中接种疫苗利用K-means最佳聚类算法为soAbNet提供初始抗体,并通过免疫选择压缩网络规模,其参数由粒子群算法进行优化.变压器故障诊断实验结果表明,所提出的互补免疫算法能够充分利用系统的先验知识,并有效地提取故障样本的数据特征,与单一智能方法相比具有更高的诊断准确率.

摘要： 采用MAKLINK图论建立机器人路径规划的空间模型,利用Dijkstra算法减少工作空间的搜索范围,引入免疫算子,将其融合到蚁群算法的每次迭代过程中,提高蚁群算法在全局搜索空间的遍历性和收敛速率,避免陷入局部最优解.

摘要： 为应对仅考虑单一指标的配电网重构的局限性,提出基于网损、负荷均衡及电压质量协调最优的含分布式电源配电网重构模型,并运用免疫遗传算法对其求解,算法中采用基于环的染色体编码方式和交叉变异操作,同时引进免疫算法中的免疫记忆和免疫克隆算子,并提出基于矢量距浓度的选择率、交叉率、变异率和克隆率,选取IEEE33和IEEE69节点配电系统为例进行仿真,分析分布式电源接入对网络的影响,并将文中算法与其他算法进行比较以说明该算法的可行性和有效性.

摘要： 经过多年的发展，研究人员设计出大量的免疫算法来解决多目标优化问题。基于三种免疫算子：克隆选择算子、超突变交叉算子和重组存储记忆算子，并通过分析三种算子何时或以何种方式对免疫算法中种群多样性产生影响，从而对免疫算子与种群多样性之间的联系进行了研究。对NNIA和CMOIA两种经典免疫算法在两个基准问题上进行实验分析，实验结果表明克隆选择算子对于算法多样性有消极影响，而超突变交叉算子和重组记忆存储算子则会帮助算法维护多样性。%After years of development, the researchers design a large number of immune algorithms to solve the multi-objective optimization problem. It is heavily based on three immune operators:the clone selection operator, the hyper-mutation crossover operator, the recombination and memory operator. Then, it analyzes three kinds of operators how or when impact on the diversity of the population immune algorithm, which can show that the immune operator has the link between the diversity of the population. Motivated experimental analysis of NNIA and CMOIA two classic immune algorithms in two reference index values indicates that the clone selection operator with a negative impact on the algorithm diversity, but the hyper-mutation crossover operator or the recombination and memory operator child will help the algorithm to maintain diversity.

摘要： 基于量子遗传算法进化方向随机性大、易早熟等缺点提出了一种改进的量子遗传算法.该方法采用了自适应染色体长度和旋转角度,提高了优化效率;引入了免疫算子,淘汰繁殖率低的个体,并通过操作染色体编码实现量子变异,以增强种群中基因多样性,避免算法陷入局部最优.对若干基准测试函数进行实验,结果表明相对于标准量子遗传算法,该算法在收敛速度、精度、稳定性以及克服早熟能力方面都有了显著的提高.

摘要： 图像分割后的二值图像中,难免会有噪声和断点,这对后期的分类等处理带来了很大困难.针对二值图像中含有噪声、断点,蚁群算法没有充分利用非参数曲线的特征,随机初始化搜索位置,搜索范围大、路径选择计算量大等,提出了免疫蚁群算法(ACSI).它融合了免疫算法和蚁群算法的优势,从免疫算子开始搜索,同时采用局部搜索策略.实验证明,该算法在求解效果和效率两方面都取得了理想效果.%The binary image after image segmentation inevitablly contains noise and breakpoints, which brings a great difficulty to classification. Because binary image contains noise and breakpoints, Ant Colony System does not take full advantage of the characteristics of non-parametric curve with the random search location of initialization, large search scope and large amount of calculation of path selection. This paper puts forward Ant Colony System with Immune operator(ACSI). It combines the advantages of Ant Colony System and Immune algorithm. Ant starts form the immune operator, while using local search strategies. Experiments show that the algorithm has made the desired results both on effectiveness and efficiency.

摘要： 为优化带时间窗的车辆调度计算问题,引入量子进化算法,提出了一种混合量子免疫进化算法.首先对传统量子旋转门进行改进,使个体在进化过程中向全局最优位置靠近,从而避免算法早熟并保持种群多样性.其次在迭代过程中,引入免疫算子,提取优秀基因片段作为疫苗,接种到种群中其他个体,避免算法性能的倒退.最后,针对Solo-mon标准实例库实例数据进行多算法编码仿真实验,结果表明,所提混合量子免疫进化算法不仅能够有效解决类似问题,而且能够显著加速收敛.

摘要： There are redundant antibodies after training in self-organization Antibody Network (soAbNet) and its network performance is instable. In order to improve the performance of soAbNet, a hybrid immune diagnosis method was proposed based on intelligence complementary strategy. Immune operator was introduced into soAbNet, which consisted of two components: vaccination and immunoselection. Vaccines obtained through K-means algorithm were taken as initial antibodies in immune operator, and immune network architecture was optimized by immunoselection. The experimental results on Iris dataset demonstrate that, the proposed hybrid immune algorithm sufficiency makes use of prior knowledge and learns data characteristics effectively, and the diagnostic accuracy and data enrichment rate are higher compared with soAbNet.%针对自组织抗体网络存在冗余抗体和网络性能不稳定的问题,提出一种基于智能互补策略的免疫算法.基于智能互补观点,该方法引入免疫进化算法中的免疫算子,它由接种疫苗和免疫选择两部分操作构成.接种疫苗利用K-means聚类算法抽取疫苗作为初始抗体,形成关于系统的粗略描述；免疫选择对记忆抗体进行优化,调整网络结构.在Iris数据集上的测试结果表明,该方法能够充分利用系统的先验知识快速有效地提取样本的数据特征,使得数据浓缩率和分类正确率更高.

摘要： 提出了一种新的BPSO改进算法——免疫多向二进制粒子群优化算法(IMBPSO),算法中引入了免疫算法的克隆选择算子和免疫系统的免疫记忆特性,保证了算法寻优的快速性以及群体的多样性。此外,通过修改速度更新公式,把粒子群的搜索方向从单向变为多向,从而克服了BPSO算法中易陷入局部最优,进化后期收敛速度慢和精度不高等缺点。通过几个标准函数进行测试与评价,证明了IMBPSO算法具有良好的寻优性能。A novel algorithm of BPSO is presented, which is named immune multi-direction binary particle swarm op- timization algorithm (IMBPSO). Operators including immune memory and clone selection of immune algorithm are introduced into BPSO in order to ensure the algorithm to find the best solution quickly and the diversity of colony. Fur- thermore, by modifying the formula of renewal of speed, the particle is translated from single direction into multi-di- rection. So it overcomes the disadvantages of BPSO algorithm, including falling into local best easily, low convergence speed as well as low quality in evolution evening. By testing and estimating with some standard functions, IMBPSO algorithm’s ability in finding the best solution is proved.

摘要： 免疫系统是目前国际仿生算法的热点研究问题,本文借鉴生命科学中的免疫和免疫系统的概念,提出了一种用免疫算法求解TSP问题的一种免疫算子,并讨论了免疫算子的构造方法,证明了其正确性.

摘要： 针对标准模糊C-均值聚类算法存在的初值敏感和易陷入局部极值点问题,本文提出了一种基于人工免疫的改进的模糊C-均值聚类算法。该算法借鉴生物免疫的克隆、变异、亲合力成熟等机制,动态确定聚类中心,在聚类区域引入了克隆、变异、选择免疫算子。仿真结果表明,该算法有更快的收敛速度、更强的全局搜索能力和更好的寻优精度。

摘要： VRP问题是一类典型的NP问题.本文通过引入免疫算子,构造一种新的免疫遗传算法(IGA)求解VRP问题.此算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了基本遗传算法的群体多样性.实验结果表明,免疫遗传算法可有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的缺点,具有很好的全局收敛能力,并能有效解决VRP问题。

摘要： 获胜者确定问题是组合拍卖机制的核心问题,本文首先对基于OR与XOR标集的获胜者确定问题建立了0-1规划模型,设计了多项适用于OR与XOR标集的启发式规则,并应用在预处理中以缩减解空间.然后提出了免疫算子与单亲算子相结合的启发式算法,在免疫算子中设计了多个评价函数用于疫苗制作与接种.仿真实验表明该算法具有良好的寻优效率,大规模数据的求解质量优于常用的BOI算法,免疫算子对达优率和收敛速度都有着明显的提升作用。

摘要： 本发明属于铸件三维模型分类领域，并具体公开了一种结合D2算子和法向算子的铸件三维模型分类方法，包括如下步骤：对各类铸件三维模型进行三角面片化；分别采用D2算子和法向算子获取铸件三维模型的D2特征描述符和N2特征描述符；然后根据铸件的初始类别，得到各类铸件的D2、N2类别特征描述符；最后利用相似性度量函数计算待分类铸件三维模型和各类别三维模型的相似度，根据相似度大小进行铸件三维模型的分类。本发明可以基于已经建立的数据库识别新铸件的类别，提高了铸造工艺设计的智能化程度，对于常见的铸件类别有很好的特征识别效果，能够有效地判别铸件类型，解决相同类型铸件的工艺复用问题。

摘要： 一种基于元算子融合的多平台算子智能化开发系统及方法，包括：初始化器、元算子库预处理器、算子模板生成器、融合规则迭代器、算子融合器、调度策略优化器；初始化器：用于获取系统中内置的融合规则库和对应的元算子接口声明，然后将元算子接口声明转发到元算子库预处理器，将融合规则库转发到融合规则迭代器；由于算子融合器能够根据融合规则和对应的目标平台元算子，来生成目标平台的算子代码，和融合规则平台无关且易于描述，元算子的逻辑比较简单而且可以复用于多个算子。因此，本发明降低了算子开发的工程量和开发难度，且用户需要开发的算子越多，需要适配的平台越多，本发明的效果越明显。

摘要： 本发明提供一种算子管理方法和管子管理系统，涉及大数据处理领域，该数据处理方法包括：获取目标算子的算子文件；基于所述算子文件，对算子库中的所述目标算子执行管理操作。本发明实施例通过算子库可实现对算子进行统一规范地管理。

摘要： 本发明提出了基于自适应交叉变异算子的量子免疫信号盲检测方法，所述方法在量子化交叉与变异基础上，引入了基于自适应策略的量子免疫交叉与变异算子，用量子交叉与量子变异进行进化，同时采用了传统免疫算法中交叉和变异算子的策略，以求更好地加强种群的进化程度。本发明基于自适应交叉变异算子的量子免疫算法能够有效避免早熟现象，收敛速度更快，相同信噪比条件下误码率更低。

摘要： 本公开提供了一种算子执行设备、算子调度设备、方法、芯片、计算机设备及存储介质，其中，算子执行设备，包括：算子调度器、以及执行单元；所述算子调度器，用于响应于接收到待启动算子的算子启动指令，基于所述算子启动指令中携带的算子类型信息，将所述算子启动指令下发至与所述算子类型信息对应的执行单元；所述算子启动指令中包括对所述执行单元中运算单元的调度信息；所述执行单元，用于响应于接收到所述算子调度器下发的所述算子启动指令，基于所述算子启动指令中携带的调度信息，执行所述待启动算子。

摘要： 一种基于元算子融合的多平台算子智能化开发系统及方法，包括：初始化器、元算子库预处理器、算子模板生成器、融合规则迭代器、算子融合器、调度策略优化器；初始化器：用于获取系统中内置的融合规则库和对应的元算子接口声明，然后将元算子接口声明转发到元算子库预处理器，将融合规则库转发到融合规则迭代器；由于算子融合器能够根据融合规则和对应的目标平台元算子，来生成目标平台的算子代码，和融合规则平台无关且易于描述，元算子的逻辑比较简单而且可以复用于多个算子。因此，本发明降低了算子开发的工程量和开发难度，且用户需要开发的算子越多，需要适配的平台越多，本发明的效果越明显。

摘要： 本申请公开了一种算子调用系统，属于计算机技术领域，用于解决算子的平台兼容性问题。本申请实施例公开的算子调用系统，通过配置模块获取算子的配置信息，并根据选择的算子的所述配置信息生成算子执行引擎，其中，所述配置信息包括：算子属性信息、算子的依赖函数及参数，以及，依赖函数的函数实现；然后，通过第一算子部署模块根据预设远程调用接口和所述算子执行引擎生成第一算子调用软件包，并将所述第一算子调用软件包发送至所述算子服务端；所述算子服务端在存储所述第一算子调用软件包后，响应于对所述预设远程调用接口的调用，执行所述算子执行引擎，输出计算结果，提升了算子调用的平台兼容性，降低算子开发和维护成本。

摘要： 本发明提供一种算子管理方法和管子管理系统，涉及大数据处理领域，该数据处理方法包括：获取目标算子的算子文件；基于所述算子文件，对算子库中的所述目标算子执行管理操作。本发明实施例通过算子库可实现对算子进行统一规范地管理。

摘要： 本发明属于铸件三维模型分类领域，并具体公开了一种结合D2算子和法向算子的铸件三维模型分类方法，包括如下步骤：对各类铸件三维模型进行三角面片化；分别采用D2算子和法向算子获取铸件三维模型的D2特征描述符和N2特征描述符；然后根据铸件的初始类别，得到各类铸件的D2、N2类别特征描述符；最后利用相似性度量函数计算待分类铸件三维模型和各类别三维模型的相似度，根据相似度大小进行铸件三维模型的分类。本发明可以基于已经建立的数据库识别新铸件的类别，提高了铸造工艺设计的智能化程度，对于常见的铸件类别有很好的特征识别效果，能够有效地判别铸件类型，解决相同类型铸件的工艺复用问题。

摘要： 本发明涉及到程序设计技术领域，尤其涉及一种表征文档特征的词频结构算子及其算子的计算方法。该表征文档特征的词频结构算子及其算子的计算方法的优点是：一种精简快速的结构。通过Sample结构，可以通过较少数据表达一个篇章的统计风格和语义空间，然后进入NLP处理的下一个阶段。占用空间相对较短。生成快速。序列化方便。无“无限维空间”的顾虑；具有优秀的算子性质；连接算法和差分算法作为特殊算子算法；形成多分辨率无监督表达。支撑多分辨率文本表达。支撑篇章行文风格分析，意向判断，主题分析。代表性的例子就是difft算子和ridge算子。支撑机器学习算法。