摘要：农田水利工程中的灌溉渠道断面设计大都是非线性优化问题,在实际求解过程中一般采用传统低效的试算法.文中应用免疫遗传算法(IGA)对梯形和U形灌溉渠道断面的底宽及设计水深等参数进行了优化设计.算例表明,IGA能有效解决渠道断面设计中的优化问题,且计算量小、精度高,在工程优化设计中具有较高的应用价值.

摘要：过大的堆石坝流变变形有可能会引起坝体结构破坏,影响坝体的正常运行。为保障大坝安全运行,需要控制大坝坝体变形,而合理的坝体土料参数选择是计算模拟大坝变形的先决条件。结合瀑布沟水电站心墙堆石坝的施工、运行监测资料以及室内三轴试验成果,采用基于免疫遗传算法(IGA)的参数反演方法,反演分析堆石坝材料流变参数。根据反演分析结果进行堆石坝有限元分析,计算结果与实际监测值较为吻合,表明该算法具有较高的可靠性,对大坝变形的预测与控制有重要意义。

摘要：免疫遗传算法是生命科学中免疫原理与传统遗传算法结合后得到的一种新兴算法,对求解非线性规划问题效果显著。应用该算法对等温输油管道优化数学模型进行了求解,实例计算表明,该算法优化性能好,优化效率高,在等温输油管道最优化设计问题上有很好的应用前景。

摘要：物流配送车辆路径优化问题是在物流系统中受到普遍关注的问题,也是一个NP-Hard问题。针对物流配送车辆路径问题,提出并实现了一种自适应伪并行免疫遗传算法。利用多个子种群同时进化及小生境技术,给出了一种小生境伪并行协同进化策略,给出了编解码方式及免疫克隆、提取疫苗、接种疫苗、免疫选择等免疫算子以及选择、交叉、变异等遗传算子的具体设计,进化过程中克隆规模可依据抗体-抗原亲合度、抗体-抗体亲合力自适应调整,采取了最优保存策略从而保证了算法以概率1收敛。实例验证了该算法的可行性,有效性。通过仿真验证,该算法运算速度快、结果精度高,对物流配送车辆路径优化问题研究具有一定的参考价值。

摘要：无功优化是电力系统运行中提高经济性和电压安全性的重要措施,为防止静态无功优化可能导致无功控制设备的频繁操作,考虑并联电容器投切组数和有载调压变压器变比档位的调节次数约束,建立了电力系统动态无功优化模型。提出免疫遗传算法与非线性内点法相结合的混合算法进行求解,其中免疫遗传算法处理离散变量,非线性内点法处理连续变量,并在免疫遗传算法中设计独特的编码方式,使抗体能够自动满足动态约束。采用IEEE14系统的24时段无功优化问题进行仿真计算,动态无功优化后离散控制设备的调节次数很少,有功损耗比静态优化结果仅有轻微增加,算例结果验证了混合免疫算法的有效性。

摘要：传统的船舶航海控制器由于性能一般,当遇到复杂的海洋环境时,往往不能胜任船舶的操控要求,而且其安全性也较差,因此在船舶航向控制器设计时,需要综合考虑操作的稳定性和安全性。本文采用自适应免疫遗传算法对航向控制器的工作参数进行优化,增强该控制器的鲁棒性和抗干扰能力,能够适应复杂的海洋环境。通过遗传算法进行PID控制器设计,校正控制器的各项参数。在干扰信号的输入下,航向控制器能够始终维持稳定的航向角,说明此控制器的抗干扰能力良好。

摘要：为使海工项目建造过程中的资源利用更加均衡,建立了海工多项目资源均衡问题模型,并提出了一种基于免疫遗传算法的求解方法。该方法借鉴生物免疫系统原理,对遗传算法进行改进,提出了基于抗体浓度的群体更新策略,以保持抗体种群多样性,克服遗传算法容易早熟及局部寻优能力较差的缺陷;并根据问题模型的启发式信息,将问题约束条件分为两种不同类型,进行分别处理。通过具体算例表明了算法的可行性和有效性。

摘要：为了克服传统免疫遗传算法(IGA)在车间调度问题上易陷入局部最优的缺点,将免疫遗传算法(IGA)与模拟退火算法(SA)进行了结合,提出一种应用于车间作业调度的混合免疫遗传算法。为了有效的提高免疫遗传算法收敛速度和避免算法陷入局部最优解,此算法设计了一种基于适应度和浓度的自适应精英保留策略且重新设置了变异算子,即将变尺度变异和自适应变异算子进行了融合。最后利用“Muth and Thompson”基准问题进行仿真实验,验证了该算法在JSP问题中的高效性和可行性。

摘要：针对炼钢最优炉次计划问题难以准确求解的实际情况,建立了一种含有0-1变量的整数规划模型,为了求解该优化模型,提出了一种新的免疫遗传算法.该算法通过将免疫算法和遗传算法相结合,在传统遗传算法中加入免疫算子,并且引入了新的个体选择概率模型,有效防止了算法过早收敛的现象.针对该类优化问题的特性,设计了自适应的交叉率和变异率准则,动态调整交叉率和变异率,提高了该算法的精度.基于工厂的实际数据,进行了仿真实验,实验结果表明该免疫遗传算法比普通遗传算法有着更高的搜索精度,证明了该算法在实际炼钢最优炉次计划问题中的有效性和准确性.

摘要：提出了一种结合伪并行免疫遗传算法和粗糙集的新的图像分割方法,该方法适用范围广。以各抗体子群体适应度为依据构建属性值表,基于属性值的不可分辨关系将图像分成许多小区域;通过值约简、属性权值、区域差异度计算得到各基本区域之间的差异度矩阵,进而对基本区域进行相似域和非相似域的划分,最后基于相似度的最终等价关系及分割来实现基本区域的合并完成图像分割。实验结果验证了该方法的有效性。