新型自適應(yīng)免疫克隆混合算法及其應(yīng)用研究
本文關(guān)鍵詞:新型自適應(yīng)免疫克隆混合算法及其應(yīng)用研究 出處:《吉林大學(xué)》2007年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文
更多相關(guān)文章: 免疫算法 信息熵 免疫克隆理論 Boltzmann退火選擇算子 光纖微彎傳感器 場流分離
【摘要】: 隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,人類從生物體的信息系統(tǒng)得到了啟示,發(fā)明了人工免疫系統(tǒng)。人工免疫系統(tǒng)在近幾年來飛速發(fā)展,其在工程上的應(yīng)用前景也逐漸被凸現(xiàn)出來,免疫優(yōu)化算法應(yīng)運(yùn)而生。本文在介紹了人工免疫系統(tǒng)的發(fā)展史,綜述了國內(nèi)外免疫算法的發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,提出了一種新的改進(jìn)算法——自適應(yīng)免疫克隆混合算法。利用Visual C++實(shí)現(xiàn)了算法的功能,并利用Matlab對(duì)算法的運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行了圖像輸出,并利用4個(gè)典型的多峰值函數(shù)檢驗(yàn)了算法的性能,并與基于信息熵的免疫算法和自適應(yīng)免疫算法進(jìn)行了橫向比較,證明了算法的優(yōu)勢。本文將算法應(yīng)用到兩個(gè)新的領(lǐng)域:(1)利用算法建立新型光纖微彎傳感器的特性方程;(2)利用算法優(yōu)化熱場流分離系統(tǒng)。通過在這兩方面的應(yīng)用,說明算法有很強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:With the development of science and technology, human beings have learned from the information system of the organism and invented the artificial immune system. The artificial immune system has developed rapidly in recent years, and its application in engineering has been gradually emerged. Immune optimization algorithms have come into being. This paper introduces the history of artificial immune system, and summarizes the development of immune algorithm at home and abroad. Based on it, a new improved algorithm -- adaptive immune clonal hybrid algorithm is proposed. The arithmetic function using Visual C++, and the results of the arithmetic of image output by Matlab, and the use of 4 typical multi peak function algorithm performance test, and compare with the immune algorithm and adaptive immune algorithm based on information entropy, prove the advantages of the algorithm. In this paper, we apply the algorithm to two new fields: (1) use the algorithm to establish the characteristic equation of the new fiber optic micro bend sensor; (2) use the algorithm to optimize the thermal field flow separation system. Through the application of these two aspects, it shows that the algorithm has a very strong practical value.
【學(xué)位授予單位】:吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2007
【分類號(hào)】:R392;R311
【參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1346767
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