8、人工智能免疫系统在多目标优化中的应用

人工智能免疫系统在多目标优化中的应用

1. 引言

在当今复杂的计算环境中，多目标优化问题（Multi-Objective Optimization Problems, MOOPs）变得越来越重要。传统的单目标优化方法往往难以应对多个冲突的目标。为了更好地解决这些问题，研究人员引入了多种进化算法，其中包括基于人工免疫系统（Artificial Immune Systems, AIS）的方法。这些方法不仅能够有效地处理多目标优化问题，还能够在复杂环境中表现出色。本文将探讨基于人工免疫系统的多目标优化算法，并详细介绍其原理、应用和优势。

2. 人工免疫系统概述

人工免疫系统是一种受到生物免疫系统启发的计算模型，旨在模拟生物体如何识别和响应外来病原体。AIS的核心概念包括抗体、抗原、克隆选择、免疫记忆等。通过模仿这些机制，AIS可以在计算机科学领域中找到广泛的应用，如异常检测、优化问题求解等。

2.1 主要组成部分

• 抗体（Antibodies） ：代表系统中的解决方案或候选解。
• 抗原（Antigens） ：表示待解决问题中的目标函数值。
• 克隆选择（Clonal Selection） ：模拟生物体内的免疫反应，选择最优解进行复制和变异。
• 免疫记忆（Immune Memory） ：保存历史最优解，避免重复搜索相同区域。

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