自适应多模态免疫进化算法的研究与实现

基于免疫系统的动力学模型, 根据一类抗体可结合多个抗原表位并逐步达到亲和度成熟的机理, 研究并实 现了一种多模态免疫进化算法(M IEA ). 算法的主要算子包括正选择、记忆细胞产生、超变异和抗体相似性抑制. 对 不同的多峰值函数进行的仿真实验证明, 算法能够找到多模态问题的全部最优解或尽可能多的局部最优解. 通过与 同类算法进行比较和计算复杂性分析表明, 该算法不仅计算量小、具有更好的搜索性能, 而且无需任何先验知识, 可 实现真正的自适应搜索.