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计算智能题库 人工免疫算法

Luz3年前 (2021-01-26)题库3260

 

第五章 人工免疫算法 习题与答案

 

1. 填空题

1)人工免疫算法的缩写是            ,它是对                的一种模拟。判别优劣的适应度函数这里称为               

2)利用生物免疫系统的某一方面原理就可以设计新算法,因此人工免疫算法是多个算法的统称,其中最具代表性的算法有                      

            

解释:

本题考查人工免疫算法的基础知识。

具体内容请参考课堂视频5章人工免疫算法及其课件。

 

答案:

(1)AIA生物免疫机理,亲和度

(2)否定选择算法、免疫规划算法、克隆选择算法

 

2.        给出人工免疫算法的定义,并指出其特征。

解释:

本题考查人工免疫算法的定义和特点。

具体内容请参考课堂视频5章人工免疫算法及其课件。

 

答案:

人工免疫算法是基于免疫学理论和生物免疫系统机制而提出的计算智能算法,是对生物免疫机理的一种模拟,并受到遗传算法的启发,因此免疫算法与遗传算法有许多相似之处。

AIS算法具有以下特征

1)具有全局搜索能力。

2)具有多样性保持机制。

3)鲁棒性强。

4)具有并行分布式搜索机制。

 

3.        关于人工免疫算法,下面说法错误的是( )。

A)人工免疫算法是一种全局搜索优化方法。

B)抗原对应着优化问题的可行解。

C)免疫操作可以用于产生新的解。

D)优化问题的寻优过程实际上是免疫系统识别抗原并实现抗体进化的过程。

解释:

本题考查人工免疫算法的特点。

具体内容请参考课堂视频5章人工免疫算法及其课件。

 

答案:B

1)生物免疫系统运用多种免疫调节机制产生多样性抗体以识别、匹配并最终消灭外界抗原,免疫应答中的抗体更新过程是一个全局搜索的进化过程,A选项正确。

2)抗原对应着问题,抗体对应着优化问题的可行解,B选项错误。

3)免疫操作中克隆变异、抗体补充等可以产生新的抗体,对应着新解产生的过程,C选项正确。

4)优化问题的寻优过程对应着免疫系统识别抗原并实现抗体进化的过程,D选项正确。

4.        试写出克隆选择算法的基本流程。

解释:

本题考查克隆选择算法CSA的步骤。

具体内容请参考课堂视频5章人工免疫算法及其课件。

 

答案:

步骤1:初始化。随机产生N个抗体对应问题的可能解,作为初始种群。

步骤2:克隆选择操作。第一次评价和选择,计算种群抗体的亲和度函数,将N个抗体分解成由image.png个抗体组成的两部分,分别表示进入记忆集的抗体和候选集的抗体,其中记忆集image.png是模仿了免疫系统中的记忆功能,里面存储的都是亲和度较高的抗体,一般选取种群的10%20%的个体进入记忆集,而候选集image.png存储的是除记忆集之外的其他抗体。

步骤3:克隆操作。在记忆集中选择亲和度最高的k个抗体进行克隆,克隆的数量与其亲和度成正比。

步骤4:重组变异操作。模拟生物克隆选择中的重组变异过程,对克隆后的抗体执行重组变异操作,变异和重组分别按某一概率以一定规模随机进行。

步骤5:克隆选择操作。第二次评价和选择,重新计算重组变异操作后的抗体亲和度,若操作后的抗体中亲和度最高的抗体比原抗体的亲和度还要高,就用该抗体替换原抗体,形成新的记忆集。

步骤6:删除和补充操作。模拟生物克隆选择中5%B细胞自然消亡的过程,在image.png个亲和度最低的抗体进行删除操作,同时按照抗体补充算子产生d个新抗体,加入种群,以保证抗体的多样性。

步骤7:检查是否满足终止条件,若是则终止;否则转到步骤2,进入下一次迭代。

 

5.        利用克隆选择算法CSA求解TSP问题时,下列说法错误的是( )。

A)算法首先随机生成N个抗体作为初始抗体种群。

B)抗体补充是为了保证算法的收敛性,而克隆删除是为了维持种群的多样性。

C)选择记忆集中抗体进行克隆操作,目的在于充分利用亲和度高的抗体。

D)免疫基因操作的作用在于产生新的抗体。

解释:

本题考查克隆选择算法CSA的特点。

具体内容请参考课堂视频5章人工免疫算法及其课件。

 

答案:B

1)算法首先需要随机生成N个抗体作为初始抗体种群。A选项正确。

2)为了模拟抗体循环补充的机制,CSA算法定义了抗体补充算子,以提高抗体的多样性;引入克隆删除算子,可以避免算法运行中由于抗体的退化而造成收敛速度减慢的问题,是为了保证收敛性。B选项错误。

3)记忆集中抗体亲和度较高,选择其进行克隆操作,可以充分利用亲和度高的抗体进行搜索。C选项正确。

4)免疫基因操作的作用在于产生新的抗体。D选项正确。

 

6.        试比较遗传算法和人工免疫算法的相同点和不同点。

解释:

本题考查遗传算法和人工免疫算法的异同。

具体内容请参考课堂视频5章人工免疫算法及其课件。

 

答案:

AIS算法与遗传算法都能够适用于数值函数的优化,两者都属于启发式迭代搜索算法。相比之下,两者具有以下五个不同点。

1AIS算法搜索多峰值函数的多个极值效果较好,而遗传算法搜索全局最优解效果较好。

2AIS算法起源于宿主(Host)和宿原(Parasite)之间的内部竞争,其相互作用的环境既包括外部环境也包括内部环境。遗传算法则起源于个体和自身基因之间的外部环境竞争,即适应于环境变化的基因得以生存。

3AIS算法中基因由个体选择,而遗传算法中基因由环境选择。

4AIS算法一般较少用交叉算子,基因在同一代个体中进化,而遗传算法的子代个体则是父代个体基因交叉组合的结果。

5)遗传算法中没有记忆库的概念。记忆库是受免疫系统具有免疫记忆特性的启示,将问题最后的解及问题的特征参数存入记忆库,以便在下次遇到同类问题时可以直接借用这次的结论,从而加快问题求解的速度,提高算法的效率。

 

7.        下列关于遗传算法和人工免疫算法说法错误的是( )。

A)两者都适用于数值函数的优化,均属于启发式迭代搜索算法。

BAIS算法中基因由个体选择,而遗传算法中基因由环境选择。

CAIS算法和遗传算法均主要使用交叉算子生成新个体。

D)遗传算法中没有记忆库的概念,而AIS算法有记忆库的概念。

解释:

本题考查遗传算法和人工免疫算法的特点和异同。

具体内容请参考课堂视频5章人工免疫算法及其课件。

 

答案:C

1AIS算法和遗传算法都广泛用于数值函数优化,均属于启发式迭代搜索算法。A选项正确。

2AIS算法中基因由个体选择,而遗传算法中基因由环境选择,B选项正确。

3AIS算法一般少用交叉算法,C选项错误。

4)遗传算法中没有记忆库的概念,而AIS算法有,D选项正确。

8.        下列对免疫规划算法基本原理的描述错误的是( )。

A)免疫规划算法主要是利用免疫系统的多样性和疫苗接种机制,提高了算法的收敛性。

B)免疫规划算法相对否定选择算法更具实际应用价值。

C)免疫规划算法中的免疫算子仅由接种疫苗一部分构成。

D)免疫规划算法具有克服变异操作盲目性的能力。

解释:

本题考查免疫规划算法的基本原理。

具体内容请参考课堂视频5章人工免疫算法及其课件。

 

答案:C

NSA算法主要是利用免疫系统的多样性产生和维持机制,来保持解群体的多样性,从而解决一般寻优过程尤其是多峰值函数中最难应付的早熟问题。而免疫规划IP算法除利用免疫系统的多样性之外,还引入了疫苗接种机制,模拟人体免疫系统特有的自适应性和人工免疫这一加强人体免疫系统的手段,利用先验知识来引导整个寻优过程,进一步提高了算法的快速收敛性和有效性,因此IP算法比NSA算法更具实际应用价值。所以AB正确。

IP算法是一种将免疫机制与进化规划算法相结合的优化算法。它从理论上探讨了在处理疑难问题时力图有选择地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制优化过程中出现的退化现象,从而提高了算法的整体性能。具体而言,IP算法利用局部特征信息,以一定的强度干预全局并行的搜索进程,从而克服以往进化规划算法中变异操作的盲目性。所以D正确。在IP算法中免疫算子由接种疫苗和免疫选择两部分构成。所以C错误。其中,疫苗指的是依据人们对待求问题所具备的或多或少的先验知识,从中提取出的一种基本的特征信息。抗体是指根据这种特征信息而得出的一类解。前者可以看作对待求的最佳个体所能匹配的模式的一种估计,后者则是对这种模式进行匹配而形成的样本。接种疫苗可以提高亲和度,免疫选择可以防止种群的退化。

 

9.        设计求解下列优化问题的人工免疫算法步骤

image.png

解释:

本题考查人工免疫算法的求解函数优化的步骤。

具体内容请参考课堂视频5章人工免疫算法及其课件。

 

答案:

利用IP算法求解的步骤如下:

步骤1:初始化:设置参数,随机生成二进制初始抗体种群image.png

步骤2:计算当前第k代种群image.png所有个体的亲和度;

步骤3:根据先验知识抽取疫苗,即根据亲和度函数值的大小,从中选择出目前的最优个体;

步骤4:对于第k代种群中每一个父代抗体,若产生的01之间随机数小于交叉概率image.png,则在该抗体上随机选取两个点,交换这两点上的基因形成新的抗体;

步骤5:若产生的01之间随机数小于变异概率image.png,则随机选取抗体中的一个点作为变异点,将变异点进行变异,0110,形成新的抗体,经过交叉变异操作;

步骤6:若产生的01之间随机数小于接种疫苗概率p,则随机选择该个体上n个基因用目前最优个体相对应的基因位上的基因进行替代,得到种群image.png

步骤7:对image.png进行免疫选择操作,得到新一代的父代群体image.png,这一操作分两步完成。第一步免疫检测,即选择亲和度值大的个体,第二步退火选择,即在当前的群体中以概率P来决定个体image.png是否进入新的父代群体,其中概率如式(5.3)所示;

步骤8:检查是否满足终止条件。若满足,则停止运行并输出最佳个体;否则转到步骤2。最优个体为种群image.png经过最后一次迭代后的其亲和度最大的个体。

 


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