免疫算法(Immune Algorithm,IA)流程和思维导图

avatar 2024年05月21日15:03:14 0 110 views
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一、经典流程

1. 初始化种群

初始化种群,即随机生成一组抗体,每个抗体表示一个可能的解。

2. 适应度评估

计算每个抗体的适应度值,适应度函数根据具体问题定义,用于衡量抗体解的优劣。

3. 选择操作

根据适应度值选择抗体,常用的方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。适应度高的抗体被选择的概率较大。

4. 克隆操作

对选择的抗体进行克隆,克隆数量与抗体的适应度成正比。适应度越高,克隆的数量越多。

5. 变异操作

对克隆的抗体进行变异,变异的目的是引入多样性。变异概率与抗体的适应度成反比,适应度高的抗体变异概率低,以保持优良特性。

6. 抗体更新

将变异后的抗体与原种群合并,选择适应度较高的个体进入新一代种群。

7. 终止条件检查

检查是否满足终止条件,如达到最大迭代次数或适应度达到预设阈值。如果满足,算法终止;否则,返回步骤3,继续迭代。

 

二、思维导图

 

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