免疫进化算法

研究现有进化算法的优越性与存在不足的基础上，受生物免疫原理的启发，提出了一种新的算法－－免疫进化算法。该新算法作为一种全局优化算法，以父代最优个体为基础来产生子代群体，并以最优个体的收敛来代替群体的收敛，在寻优过程中，该新算法还把确定性的和随机性的搜索有效地结合在一起，提高了收敛速度，通过马尔可夫链的分析，证明它是全局收敛的。测试表明，免疫进化算法不仅参数设置简单，而且可以提高收敛速度。     

域约束优化问题的普适免疫进化算法

在免疫进化算法的基础上，针对域约束优化问题，提出了一种普适算法．通过区间变换，该算法在保证所产生的个体分量均能满足相应的区间约束的同时，消除了参数设置的随意性，不仅提高了计算效率，而且增强了算法的统一性，克服了其它进化算法采用罚函数处理域约束问题的不足．多峰函数优化和遗传算法欺骗问题的测试结果表明：与采用罚函数处理域约束问题的免疫进化算法相比，普适算法不仅易于编程，而且能以更快的速度稳健地收敛到全局最优解．