5、进化算法与模式发现技术综述

进化算法与模式发现技术综述

进化算法相关技术

在模式识别领域，进化算法（EAs）展现出了巨大的潜力。下面为大家介绍一些与之相关的重要技术。

人工免疫系统

我们的免疫系统可被视为高度并行的智能系统，它能学习并检索先前的知识（即具备“记忆”功能），同时解决复杂的识别和分类任务（如检测入侵人体的抗原）。从计算角度看，这些特性使免疫系统极具吸引力，也推动了大量模拟其运作的数学和计算模型的研究。人工免疫系统于20世纪90年代中期被引入，此后吸引了众多研究者的关注，被用于各种任务，包括一些分类和模式识别问题。

其工作流程可概括如下：
1. 学习阶段：免疫系统学习识别各种抗原的特征。
2. 记忆阶段：将识别到的抗原特征存储起来，形成记忆。
3. 识别与分类阶段：当新的抗原入侵时，免疫系统根据记忆进行识别和分类。

蚁群优化算法

蚁群优化算法是受真实蚁群行为启发的元启发式算法。蚂蚁会在地面上留下一种名为信息素的化学物质，信息素会影响蚂蚁的行为，它们倾向于选择信息素较多的路径。因此，信息素轨迹可被视为蚂蚁之间的间接通信机制。从计算角度看，该系统也有许多有趣的特性，引发了大量研究。最初的基于蚂蚁的系统——蚁群系统，是为解决旅行商问题而提出的。多年来，这种方法及其多种变体（现统称为蚁群优化算法）已被应用于各种组合优化问题。

蚁群优化算法的操作步骤如下：
1. 初始化：设定蚂蚁数量、信息素初始值等参数。
2. 构建解：每只蚂蚁根据信息素浓度选择路径，构建一个解。
3. 更新信息素：根据蚂蚁构建的解的质量，更新路径上的信息素浓度。
4. 重复步骤2和3