摘要：在工程设计系统优化问题求解过程中,传统经验试算法计算量大、重复工作多。该文将免疫遗传算法(IGA)应用于河北省怀来县洋河二灌区渠道改造工程中,选取灌区二干渠作为典型渠道,对其梯形横断面的底宽及设计水深等参数进行了优化设计。免疫搜索结果表明,IGA计算量小,精度高,结果丰富,能有效地解决渠道断面设计中的优化问题,具有相当的应用价值。

摘要：将免疫遗传学思想运用到交通信号控制中,提出一种新的相位配时优化算法.为了快速求解最优配时方案,该免疫遗传算法模拟了抗体应答抗原的机理,运用细胞记忆机制保存优良抗体,引入信息熵计算抗原间的亲和力,并在此基础上通过抗原聚类方法加快算法收敛.针对该算法设计了相应的仿真实验,对一个四相位单交叉路口的交通流进行了建模和分析.实验结果充分验证了该算法处理交通配时优化问题的可行性和有效性.

摘要：为了求解车间作业调度(JSP)这一典型的NP难题,提出了基于免疫遗传算法(IGA)的JSP问题求解方法.在该求解方法中,结合免疫原理和遗传算法提出了应用于JSP问题的IGA算法流程;算法采用基于工序的编码方式、自适应交叉和变异;同时为了改善交叉算子的性能提出了一种改进的基于工序编码的交叉算子.另外,采用车间作业中“最短处理时间原则”作为IGA算法的免疫疫苗,同时给出了免疫算子的设计方法.最后,通过“Muth and Thompson”基准问题的仿真实验验证了IGA算法在JSP问题求解中的有效性.

摘要：将实数编码和二进制编码有机结合,形成一种新的混合编码方法,使卫星天线结构与染色体一一对应,简化了天线结构描述以及交叉、变异等遗传操作.以天线性能需求为抗原,以设计过程中天线结构的中间结果为抗体,通过遗传操作优化天线抗体种群,同时引入亲和力、浓度、记忆库等免疫因子,实现了浓度调节机制和抗体记忆功能,保持了天线种群多样性,避免了天线个体的重复计算,使天线抗体种群快速收敛,最终得到符合性能需求的卫星天线结构.通过ST5卫星天线的仿真实例验证了该天线结构设计方法.结果表明,相比传统遗传算法,免疫遗传算法的时间开销减少20%～30%,同时稳定性提高,体现了该设计方法的可行性和高效性.

摘要：基于均匀设计、有限元法、人工神经网络和免疫遗传算法建立了新的岩质边坡结构面参数的反演方法.按照均匀设计要求,确定数值模拟方案;用有限元程序计算出相应的神经网络训练样本,建立边坡变形的神经网络预测模型,再利用免疫遗传算法进行反演分析,其中反演过程适应度的计算则采用已训练好的神经网络预测来替代有限元数值仿真,大大缩短了计算时间.通过实际工程的算例分析,反演结果比较理想.

摘要：应用一种新型的遗传算法——基于免疫原理的改进遗传算法设计了统一潮流控制器,以提高多机电力系统的稳定性。本文所应用的免疫遗传算法利用免疫遗传学基本思想和理论,模拟生物体的免疫系统及其行为,如二次免疫应答,免疫记忆、免疫选择、浓度控制、新陈代谢等过程。与传统遗传算法的区别在于,本算法除了采用基因重组和基因变异思想外,还引入了隔离小生境技术和混沌增殖思想,使得所提出的算法更加接近实际免疫行为。对许多经典函数的优化结果表明,所提出的免疫遗传算法比普通遗传算法具有更强的全局优化能力。将该算法应用到新英格兰系统中统一潮流控制器的优化设计中,时域仿真结果表明,基于免疫遗传算法设计的统一潮流控制器能有效阻尼系统的低频振荡,提高电力系统的稳定性。

摘要：介绍了免疫遗传算法的机理和算法过程,并对机械优化的一个实例一齿轮减速机优化设计模型进行了优化设计。优化计算结果表明,基于免疫遗传算法的优化设计切实可行,为复杂的机械优化设计提供了新的思路和方法。

摘要：针对工程实际应用,提出了一种改进的变参数PID控制策略,新的控制策略不论对于调节还是设定值跟踪,均具有很好的控制效果,对于工业实际中常见的大滞后对象也有很好的抗干扰性能和较强的鲁棒性。为了使变参数PID控制取得更好的性能,提出了鲁棒整定的思想,并采用免疫遗传算法进行设计参数的鲁棒优化调整。通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主蒸汽温度被控对象进行的仿真研究结果表明,基于免疫反馈和遗传机制的免疫遗传算法具有全局优化的能力,对变参数PID控制的参数优化设计是成功和有效的,使得具有多模型特性的汽温控制系统在不同的负荷下均获得很好的调节品质。同时也表明,免疫遗传算法和变参数PID控制均具有较好的发展前景,可用于某些多模型系统的同时整定设计。

摘要：为满足高速高性能电主轴系统快、稳、准的控制要求,结合免疫遗传算法寻优速度快及模糊神经网络控制不依赖主轴系统模型的优点,设计了一种将模糊逻辑控制、径向基函数(Radical basis function,RBF)神经网络和免疫遗传算法进行有机结合的高速电主轴系统全局优化的控制策略,并将该智能控制策略成功应用于高速电主轴系统双闭环矢量控制系统的转速控制器中。通过免疫遗传算法对该智能控制器三类参数的同步优化取得了最佳控制效果,从而实现了对主轴输出转速的精确控制。试验和仿真结果验证了所设计的控制器能够精确控制主轴的输出转速,而且当高速电主轴受到突加负载冲击时,具有很好的抗干扰性能及较强的鲁棒性,使主轴系统具有优良的动、静态性能,实现了高品质驱动。

摘要：针对传统BP算法训练速度慢、易陷入局部最优等缺点,该文提出了一种采用免疫遗传算法设计前向神经网络的方法。为解决神经网络权值随机初始化带来的问题,介绍了一种基于免疫的多样性模拟退火法(SAND算法)来进行神经网络权值初始化。仿真结果表明,该算法比混合遗传算法有更高的性能。