免疫優(yōu)化算法與其在物流配送中的應(yīng)用

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1、學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本人完全了解同濟(jì)大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用學(xué)位論文的規(guī)定,同意如下各項(xiàng)內(nèi)容:按照學(xué)校要求提交學(xué)位論文的印刷本和電子版本;學(xué)校有權(quán)保存學(xué)位論文的印刷本和電子版,并采用影印、縮印、掃描、數(shù)字化或其它手段保存論文;學(xué)校有權(quán)提供目錄檢索以及提供本學(xué)位論文全文或者部分的閱覽服務(wù);學(xué)校有權(quán)按有關(guān)規(guī)定向國(guó)家有關(guān)部門或者機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版;在不以贏利為目的的前提下,學(xué)??梢赃m當(dāng)復(fù)制論文的部分或全部?jī)?nèi)容用于學(xué)術(shù)活動(dòng)。學(xué)位論文作者簽名:要黼甩研年鄉(xiāng)月多日經(jīng)指導(dǎo)教師同意,本學(xué)位論文屬于保密,在年解密后適用

2、本授權(quán)書。指導(dǎo)教師簽名:學(xué)位論文作者簽名:年月E1年月E1第1章引言1.1人工免疫系統(tǒng)及其研究概況1.1.1算法研究的意義在生物科學(xué)領(lǐng)域,人們對(duì)進(jìn)化、遺傳和免疫等自然現(xiàn)象已經(jīng)進(jìn)行了廣泛而深入的研究。從生物角度研究免疫系統(tǒng)的整體特性,尋找解決科學(xué)和工程中實(shí)際問題的智能方法,是智能科學(xué)中一個(gè)新的領(lǐng)域?,F(xiàn)實(shí)生活中存在很多種類不一、影響因素復(fù)雜的問題。在對(duì)這些實(shí)際問題進(jìn)行數(shù)學(xué)建模后,可以將其抽象為一個(gè)數(shù)值函數(shù)的優(yōu)化問題。不過這些數(shù)學(xué)函數(shù)會(huì)顯示出不同的數(shù)學(xué)特征。而我們經(jīng)常遇到的函數(shù)多數(shù)是這些不同數(shù)學(xué)特征的組合。在函數(shù)是連續(xù)

3、、可求導(dǎo)、低階的簡(jiǎn)單情況下,我們可以解析地求出其最優(yōu)解,但是在大部分情況下需要用數(shù)值計(jì)算的方法來進(jìn)行近似優(yōu)化計(jì)算。盡管人們對(duì)這個(gè)問題進(jìn)行了多年的研究,但是,由于人們面對(duì)的問題越來越復(fù)雜,傳統(tǒng)方法解決問題的能力也越來越有限,如進(jìn)化算子在為每個(gè)個(gè)體提供了進(jìn)化機(jī)會(huì)的同時(shí),也無可避免地產(chǎn)生了退化的可能。特別是在問題的規(guī)模比較大時(shí),優(yōu)化計(jì)算的搜索空間也急劇擴(kuò)大,要嚴(yán)格地求出其最優(yōu)解既不可能,也不現(xiàn)實(shí)。但是大多數(shù)待求解問題有可以利用的先驗(yàn)知識(shí)或特征信息,故可以利用這些信息來抑制進(jìn)化過程中的退化現(xiàn)象。因此需要尋求新的方法和手段

4、。函數(shù)優(yōu)化問題是一個(gè)典型的數(shù)值優(yōu)化問題。求解此類問題的方法很多,如20世紀(jì)80年代初興起的啟發(fā)式算法(heuristicalgorithm):禁忌算法、模擬退火算法、遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。啟發(fā)式算法可以被認(rèn)為是一種基于直觀或經(jīng)驗(yàn)構(gòu)造的算法,在可接受的花費(fèi)下給出待解決優(yōu)化問題的每個(gè)實(shí)例的一個(gè)可行解,即找出一個(gè)近似解,該可行解與最優(yōu)解的偏移程度不一定事先可以預(yù)計(jì)。從工程實(shí)際的角度來看,在一定誤差范圍內(nèi)的近似解都是可以接受的。因此,啟發(fā)式算法的出現(xiàn)為數(shù)值優(yōu)化問題增添了一些新的解決方案。由于啟發(fā)式算法的速度快,直觀易行

5、等特點(diǎn),得到了很快的發(fā)展?,F(xiàn)代生物學(xué)研究認(rèn)為Ⅲ:生物系統(tǒng)中具有信息處理能力的部分包括腦神經(jīng)系統(tǒng)、遺傳系統(tǒng)、免疫系統(tǒng)和內(nèi)分泌系統(tǒng)。近年來,生物免疫系統(tǒng)的許多特性引第1章引言起了人們注意,眾多學(xué)者開始模仿免疫系統(tǒng)的作用機(jī)制用于其它領(lǐng)域的研究。免疫系統(tǒng)(Imnlunesystem)是一個(gè)分布式、自組織和具有動(dòng)態(tài)平衡能力的自適應(yīng)復(fù)雜系統(tǒng)?;诿庖呦到y(tǒng)的免疫算法屬于一種啟發(fā)式算法。它是模仿生物免疫學(xué)和基因進(jìn)化機(jī)理,通過人工方式構(gòu)造的一類優(yōu)化搜索算法。因?yàn)樽匀唤缰猩矬w的免疫系統(tǒng)具備很高的智能級(jí),免疫行為可以很好地保持多樣性

6、,防止“早熟"現(xiàn)象。在現(xiàn)代信息科學(xué)和生命科學(xué)相互交叉滲透的研究領(lǐng)域,由生物免疫理論啟發(fā)的人工免疫系統(tǒng)(ArtificialInlmuneSystem,AIS)是繼腦神經(jīng)系統(tǒng)(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和進(jìn)化系統(tǒng)(遺傳算法)之后計(jì)算智能領(lǐng)域的又一個(gè)研究熱點(diǎn),在國(guó)際上引起了越來越多學(xué)者的極大興趣,研究方向已涉及優(yōu)化技術(shù)、數(shù)據(jù)分析、模式識(shí)別、網(wǎng)絡(luò)安全、病毒檢測(cè)、故障診斷和控制工程等諸多領(lǐng)域。因此,研究如何根據(jù)免疫優(yōu)化理論以及模擬生物免疫優(yōu)化行為來設(shè)計(jì)新的有效優(yōu)化算法具有非常重要的意義。1.1.2人工免疫系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀人工免疫系統(tǒng)從無到

7、有發(fā)展至今,逐漸被人們認(rèn)識(shí)和了解,大量的人員參與這方面的研究。如Dasgupta系統(tǒng)分析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工免疫系統(tǒng)的異同,并指出,自然免疫系統(tǒng)是人工智能方法靈感的重要源泉;Y.Dote拓展了軟計(jì)算的概念,認(rèn)為應(yīng)該包括免疫和混沌理論;Gasper等認(rèn)為多樣性是自適應(yīng)動(dòng)態(tài)的基本特征,而人工免疫系統(tǒng)是比遺傳算法更好地維護(hù)這種多樣性的優(yōu)化方法。人工免疫系統(tǒng)的研究主要集中在以下幾個(gè)方面:(1)人工免疫網(wǎng)絡(luò)模型:1974年,Jerne首次提出了獨(dú)特型網(wǎng)絡(luò)理論,主要思想是把整個(gè)免疫系統(tǒng)看成一個(gè)由免疫細(xì)胞組成的能夠相互刺激和協(xié)

8、調(diào)的網(wǎng)絡(luò)。獨(dú)特型網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要特征是:即使沒有抗原的存在,抗體間的作用網(wǎng)絡(luò)依然存在。該模型作為一種非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng),被廣泛應(yīng)用于自適應(yīng)控制,機(jī)器學(xué)習(xí)和故障診斷等領(lǐng)域。1995年,Ishiguro提出了互聯(lián)耦合免疫網(wǎng)絡(luò)(MutualCoupledImmuneNetwork)?;诿庖吆蜕窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的相似性,Hoffmann于1986年提出了一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。1989年

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