人工免疫系统在复杂系统免疫辨识中的应用

摘要

在复杂系统免疫辨识中,采用遗传算法在线搜索合适的构件,组合实时可变模型用于补偿系统的扰动偏差,当构件种类较多,构件数目较大时,可变模型的搜索空间维数较高,搜索时间较长.缩短搜索时间的有效方法之一是降低搜索空间的维数.免疫系统利用抗体识别球,在近似抗体的基础上寻找匹配抗体,可以获得较多的有用基因,有效降低抗体搜索空间的维数,从而获得较快的抗体搜索速度.根据这一原理,提出一种基于人工免疫系统的降维方法,通过抗体识别球网络的构造和训练,对可变模型构件组合的特征加以概括和记忆,用以指导产生高效的遗传初始种群.仿真结果表明该方法能有效加快可变模型的搜索速度.