基于人工免疫网络模型的航空发动机传感器故障诊断

提出了一种用于传感器故障诊断的免疫网络,对其结构和特点进行了分析,给出了相应的诊断算法。对传感器典型故障进行了故障诊断仿真,分析了免疫网络能检测出的最小故障偏差水平以及在不同噪声水平下的故障诊断效果。仿真结果表明,所研究的方法能有效检测到故障传感器,并具有良好的灵敏性及抗噪声干扰能力。     

基于危险模式免疫算法的自适应病毒邮件检测系统

本文针对当前的病毒邮件检测存在的缺陷,利用危险模式的运行机理.建立起一种新型的基于危险模式免疫算法的自适应病毒邮件检测系统模型.系统突出的显出其处理的高效性以及自适应进化更新过程,该方法的提出给邮件安全领域提供了一种新的研究思路.     

基于免疫克隆选择算法的繁忙时刻场面航空器调度优化(英文)

为减少大型枢纽机场拥堵和航空器地面等待,以总调度时间最小为目标,提出了航空器地面滑行调度模型并应用于首都机场航班调度。模型参考经典的车间调度思想,将滑行过程中的3类特殊的场面冲突作为约束条件。针对模型NP难解的特征,设计了免疫克隆选择优化算法求解模型。通过北京国际机场仿真实验表明,相比先到先服务(First-come-first-served,FCFS)策略,本模型将一个高峰时段的航班调度时间减少了13.6min,平均每架航空器的总滑行调度时间减少45.3s,提高了跑道容量和机场运行效率。     

基于任务分解的多星成像规划模型建立与求解

为解决多星成像规划模型中求解算法任务分配不合理、运算效率较低等问题,根据卫星性能指标和遥感器成像能力等约束条件,建立多星成像规划模型。求解该模型时,基于免疫算法设计任务分配方案,并基于图的最长路径算法设计单轨道圈次调度方案,使卫星能够尽可能多地对分配至该轨道圈次的点目标成像。将单轨道圈次调度结果作为反馈信息,调整任务分配方案,并通过多次迭代使得出的结果接近全局最优解。以多颗卫星对不同数量的点目标成像为条件,对模型进行测试,并与现有的规划模型对比。结果表明:文章提出的模型,能够在较短的时间内求解多星成像规划问题,得出较优的成像方案。     

非线性多目标概率约束规划免疫优化算法

针对噪声信息未知的一般非线性多目标概率约束规划（MOPCP）问题,探讨基于危险理论的多目标免疫优化算法（MOIOA）。算法设计中,借助自适应采样方法估计机会约束的概率和目标值;借助危险理论蕴含的应答模式分割进化种群为已感染、易感染和未感染子群;借助二进制交叉、自适应变异概率、多项式变异策略平衡种群的全局与局部搜索能力。与7种算法相比较获得的数值结果表明,所提算法的搜索效率有明显优势且搜索效果有一定的优越性,同时对复杂工程问题有应用潜力。      

基于分层控制免疫遗传算法的多卫星联合任务规划方法

 研究面向复杂任务需求的多卫星联合下的任务规划技术,对于提高对地观测系统的保障能力具有重要意义。各种类型的复杂任务需求由于需求特点的差异,使得相对于针对点观测任务的规划更加复杂。在提炼问题特点的基础上,建立了整数规划问题模型,并提出了分层控制免疫遗传算法。该算法采用双层操作,在父层采用遗传操作算子,在子层采用免疫操作算子,并引入基因重组、自适应免疫更新、小生境等机制改进搜索过程。仿真实验表明,分层控制免疫算法在解决复杂任务的任务规划中是可行有效的。     

复合材料层合结构铺层顺序优化设计的免疫遗传算法

本文利用生物免疫系统对抗体浓度调节原理,提出了一种用于组合优化的免疫选择概率算子,同时考虑了抗体调节加权系数随搜索进行动态变化。对给定的复合材料层压板,以几何因子为优化对象,应用免疫遗传算法进行了铺层顺序的优化。应用四种不同遗传算法,对算例的优化结果进行了统计分析,结果表明:本文算法的成功率高,首次获全局最优解的迭代次数少,并能使种群收敛于全局最优解。     

采用主流FPGA的数字电路在线生长进化方法

采用主流FPGA器件构建了在线进化平台,提出了一种适合较大规模数字电路在线进化的生长进化方法。该方法模拟植物生长机理进化以解决进化速度缓慢问题,采用增长验证评估方法取代传统的穷举式验证评估方法来解决在线验证评估难题;应用免疫遗传算法克服遗传算法的早熟收敛问题;采用多参数级联十进制整数编码方法缩短染色体长度;采用生长进化方法成功地进化出了16位加法器和8位乘法器。对比实验结果表明,采用生长进化方法无论是进化出的电路规模,还是进化速度均优于传统的直接进化方法。     

无人系统免疫智能技术

传统的无人系统人工智能技术重点研究人脑思维、感知和肌电反应等领域的科学发现和技术实现。免疫反应是生物体在面临病毒、细菌和天敌时保持生存和健康的独特生理机制,是智能系统技术研究领域的崭新视点。受动物应对病毒侵袭、环境剧变、天敌威胁等不利态势的免疫反应、保护自我和进化机制启发,提出无人系统在包含攻击、干扰、拒止、封锁、损伤、故障和博弈等恶劣环境和对抗模式下的生存安全问题,建立无人系统免疫智能技术的一般框架,架设无人系统和生物体之间免疫机制的桥梁。主要内容包括无人系统免疫智能技术的基本概念、反应机理、关键技术和研究框架,并分别从感知与诊断、适应与激励、学习与进化等技术层面进行了问题描述。最后,对免疫智能技术的未来研究方向和应用领域进行了展望。