疫部分的复习与补充内容

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1、智能算法复习及补充主要内容：概述算法简介遗传算法（GeneticAlgorithm）免疫算法（ImmuneAlgorithm）蚁群算法（AntColonyOptimization）粒子群算法（ParticleSwarmOptimization）模拟退火算法（SimulatedAnnealingAlgorithm）引例:求函数的最值求的最小值求以下函数的最大值怎么解决？遍历如何确定搜索范围和搜索精度？随机搜索可能永远也无法找到最大值其它方法？随机的取一些初始点根据某种算法，通过这些初始点相互作用，得出最终结果遗传算法（GA）采用的方法：自然计算(natureinspiredcomputatio

2、n)Theinvestigationofmathematicaland/orengineeringtoolsthathavebeenimbuedwithselectedhigherlevel(systemic)characteristicsthatemergefromlowerlevelcomponentinteractionsandprocesses,inspiredbyabiologicalsystemorsystems具有模仿自然界的特点，通常是一类具有自适应、自组织、自学习能力的算法，能够解决传统计算方法难于解决的各种复杂问题包括目前已被广泛研究的进化计算、神经计算、生态计算、量子计

3、算和复杂自适应系统等多个领域已成功地应用于组合优化、机器学习、工程设计等问题，并取得了很好的效果遗传算法（GeneticAlgorithm）1962年，美国Michigan大学J.HollandInspired:自然界的进化准则：适者生存、优胜劣汰达尔文(1858)——自然选择遗传（heredity）变异（variation）生存斗争和适者生存亲代把生物信息交给子代，子代按照所得的信息发育、分化，与亲代具有相同或相似性状物种能够稳定存在亲代和子代、子代不同个体之间有差异随机发生，保证生命的多样性具有适应性变异的个体被保留，不适应的被淘汰物种朝着适应环境的方向发展初始种群计算适应度满足终止条件

4、最佳个体YesNo选择交叉变异population个体(individual)的集合初始种群计算适应度满足终止条件最佳个体YesNo选择交叉变异fitness评价个体好坏的依据初始种群计算适应度满足终止条件最佳个体YesNo选择交叉变异终止进化的代数初始种群计算适应度满足终止条件最佳个体YesNo选择交叉变异遗传算子遗传算子选择算子（selection）交叉算子（crossover）变异算子（mutation）选择算子是对群体中的个体进行优胜劣汰的操作用来确定重组或交叉个体，以及被选个体将产生多少个子代个体常见的选择操作轮盘赌选择法（roulettewheelselection）随机遍历抽样

5、法（stochasticuniversalsampling）局部选择法（localselection）截断选择法（truncationselection）锦标赛选择法（tournamentselection）选择算子(SelectionOperator)交叉算子(CrossoverOperation)交叉算子是结合来自父代交配种群的信息产生新的个体按个体编码方式，分为实值重组二进制交叉离散重组、中间重组、线性重组单点交叉、多点交叉、均匀交叉单点交叉：多点交叉：变异算子(MutationOperator)子代基因按小概率扰动产生的变化按个体编码方式，分为实值变异二进制变异随机变异、非均匀变异随

6、机变异、非均匀变异单点变异：多点变异：应用情况函数优化组合优化生产调度问题自动控制机器人智能控制人工生命机器学习免疫算法（ImmuneAlgorithm）Inspired:生物自然科学中生物体的免疫功能免疫的基本思想对抗原反应有明显的专一性，是特异性免疫反应的主要细胞具有摄取抗原、处理抗原并将处理后的抗原以某种方式提供给前一类细胞作用，在参与非特异性免疫反应的同时，也能积极的参与特异性免疫反应免疫概念的提出是受生物自然科学的启发。在生命科学中，免疫功能主要由参与免疫反应的细胞完成的。免疫算子（ImmuneOperator）引入了一个新的算子——免疫算子非特异性免疫特异性免疫免疫算子目标免疫（

7、TargetImmunity）全免疫（FullImmunity）免疫算子全免疫指群体中每个个体变异操作后，对每一环节都进行一次免疫操作，它主要用于个体进化的初始阶段目标免疫指个体在进行变异操作后，经过一定判断，个体仅在作用点处发生免疫反应，其作用将伴随群体进化的全部过程对所求解的问题进行具体分析，从中提取出最基本的特征信息，即疫苗(vaccine)免疫算法流程图按照先验知识修改个体某些基因位上的基因，使个体以