免疫优化算法与其在物流配送中的应用

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1、学位论文版权使用授权书本人完全了解同济大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版；在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。学位论文作者签名：要黼甩研年乡月多日经指导教师同意，本学位论文属于保密，在年解密后适用

2、本授权书。指导教师签名：学位论文作者签名：年月E1年月E1第1章引言1．1人工免疫系统及其研究概况1．1．1算法研究的意义在生物科学领域，人们对进化、遗传和免疫等自然现象已经进行了广泛而深入的研究。从生物角度研究免疫系统的整体特性，寻找解决科学和工程中实际问题的智能方法，是智能科学中一个新的领域。现实生活中存在很多种类不一、影响因素复杂的问题。在对这些实际问题进行数学建模后，可以将其抽象为一个数值函数的优化问题。不过这些数学函数会显示出不同的数学特征。而我们经常遇到的函数多数是这些不同数学特征的组合。在函数是连续

3、、可求导、低阶的简单情况下，我们可以解析地求出其最优解，但是在大部分情况下需要用数值计算的方法来进行近似优化计算。尽管人们对这个问题进行了多年的研究，但是，由于人们面对的问题越来越复杂，传统方法解决问题的能力也越来越有限，如进化算子在为每个个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。特别是在问题的规模比较大时，优化计算的搜索空间也急剧扩大，要严格地求出其最优解既不可能，也不现实。但是大多数待求解问题有可以利用的先验知识或特征信息，故可以利用这些信息来抑制进化过程中的退化现象。因此需要寻求新的方法和手段

4、。函数优化问题是一个典型的数值优化问题。求解此类问题的方法很多，如20世纪80年代初兴起的启发式算法(heuristicalgorithm)：禁忌算法、模拟退火算法、遗传算法和人工神经网络。启发式算法可以被认为是一种基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费下给出待解决优化问题的每个实例的一个可行解，即找出一个近似解，该可行解与最优解的偏移程度不一定事先可以预计。从工程实际的角度来看，在一定误差范围内的近似解都是可以接受的。因此，启发式算法的出现为数值优化问题增添了一些新的解决方案。由于启发式算法的速度快，直观易行

5、等特点，得到了很快的发展。现代生物学研究认为Ⅲ：生物系统中具有信息处理能力的部分包括脑神经系统、遗传系统、免疫系统和内分泌系统。近年来，生物免疫系统的许多特性引第1章引言起了人们注意，众多学者开始模仿免疫系统的作用机制用于其它领域的研究。免疫系统(Imnlunesystem)是一个分布式、自组织和具有动态平衡能力的自适应复杂系统。基于免疫系统的免疫算法属于一种启发式算法。它是模仿生物免疫学和基因进化机理，通过人工方式构造的一类优化搜索算法。因为自然界中生物体的免疫系统具备很高的智能级，免疫行为可以很好地保持多样性

6、，防止“早熟"现象。在现代信息科学和生命科学相互交叉渗透的研究领域，由生物免疫理论启发的人工免疫系统(ArtificialInlmuneSystem，AIS)是继脑神经系统(神经网络)和进化系统(遗传算法)之后计算智能领域的又一个研究热点，在国际上引起了越来越多学者的极大兴趣，研究方向已涉及优化技术、数据分析、模式识别、网络安全、病毒检测、故障诊断和控制工程等诸多领域。因此，研究如何根据免疫优化理论以及模拟生物免疫优化行为来设计新的有效优化算法具有非常重要的意义。1．1．2人工免疫系统的研究现状人工免疫系统从无到

7、有发展至今，逐渐被人们认识和了解，大量的人员参与这方面的研究。如Dasgupta系统分析了人工神经网络和人工免疫系统的异同，并指出，自然免疫系统是人工智能方法灵感的重要源泉；Y．Dote拓展了软计算的概念，认为应该包括免疫和混沌理论；Gasper等认为多样性是自适应动态的基本特征，而人工免疫系统是比遗传算法更好地维护这种多样性的优化方法。人工免疫系统的研究主要集中在以下几个方面：(1)人工免疫网络模型：1974年，Jerne首次提出了独特型网络理论，主要思想是把整个免疫系统看成一个由免疫细胞组成的能够相互刺激和协

8、调的网络。独特型网络的一个重要特征是：即使没有抗原的存在，抗体间的作用网络依然存在。该模型作为一种非线性动力学系统，被广泛应用于自适应控制，机器学习和故障诊断等领域。1995年，Ishiguro提出了互联耦合免疫网络(MutualCoupledImmuneNetwork)。基于免疫和神经网络之间的相似性，Hoffmann于1986年提出了一种特殊的神经网络模型。1989年