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| 1 | Memetic computation based on regulation between neural and immune systems: the framework and a case study显示文摘Lamarckian learning has been introduced into evolutionary computation to enhance the ability of local search. The relevant research topic, memetic computation, has received significant amount of interest. In this study, a novel memetic computational framework is proposed by simulating the integrated regulation between neural and immune systems. The Lamarckian learning strategy of simulating the unidirectional regulation of neural system on immune system is designed. Consequently, an immune memetic algorithm based on the Lamarckian learning is proposed for numerical optimization. The proposed algorithm combines the advantages of immune algorithms and mathematical programming, and performs well in both global and local search. The simulation results based on ten low-dimensional and ten high-dimensional benchmark problems show that the immune memetic algorithm outperforms the basic genetic algorithm-based memetic algorithm in solving most of the test problems. | GONG MaoGuo , JIAO LiCheng, LIU Fang & YANG Jie Key Lab of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China, Institute of Intelligent Information Processing, Xidian University, Xi’an 710071, China | 2010 | Science China(Information Sciences)2010，53，8： | 16 |
| 2 | 基于云免疫算法的认知无线网络参数优化显示文摘为了提高认知无线网络的参数优化效果,提出了一种基于免疫优化的认知引擎参数调整算法。免疫克隆优化是一种有效的智能优化算法,适合求解认知无线网络的引擎参数调整问题。免疫优化中,变异概率影响着算法的搜索能力;利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出了一种基于云模型的自适应变异概率调整方法,并用于认知无线网络的参数优化。在多载波环境下对算法进行了仿真实验。结果表明,所提算法收敛速度较快,参数调整结果与对目标函数的偏好一致,能够实现认知引擎参数优化。 | 张华伟 魏萌 | 2014 | 计算机应用2014，34，3： | 5 |
| 3 | 基于神经系统与免疫系统调节机理的Memetic计算显示文摘Lamarck学习理论已被引入进化计算,能有效提高其局部搜索能力,逐步发展成为进化计算的新热点-Memetic计算.文中从神经系统与免疫系统在生物机体内的整合调节机理,提出了免疫Memetic计算模型,设计了模拟神经系统对免疫反应单向调节的Lamarck学习策略,并针对数值优化问题,提出了基于Lamarck学习的免疫Memetic算法.该算法结合了免疫算法和传统数学规划算法的不同特性,具有较理想的搜索性能.基于10个低维和10个高维基准测试问题的仿真结果表明,基于Lamarck学习的免疫Memetic算法与基于遗传算法的基本Memetic算法相比具有明显的优越性. | 公茂果 焦李成 刘芳 杨杰 | 2010 | 中国科学:信息科学2010，40，11： | 3 |
| 4 | NC-OFDM多种群自适应免疫优化子载波分配算法显示文摘资源分配是认知无线电网络中的关键问题,为实现认知用户总发射功率最小,针对NCOFDM系统提出了一种多种群自适应免疫优化子载波分配算法。给出了算法的基本思想及实现流程,设计了合适的自适应算子,加快算法收敛速率的同时避免陷入局部最优。仿真结果表明,相同条件下与已有算法收敛速率提升20%,系统总功率降低10%,实现了快速、高效的子载波分配。 | 郑航 郭建新 周东旭 | 2015 | 空军工程大学学报(自然科学版)2015，16，3： | 2 |
| 5 | 认知无线网络中基于免疫优化的比例公平资源分配显示文摘针对认知无线网络中基于OFDM技术的资源分配,将其建模为一个约束优化问题,进而提出了一种基于免疫克隆的求解方法.算法采用两阶段资源分配方法,即先将子载波分配给用户,然后基于免疫优化算法给不同的子载波分配功率.此外,算法充分考虑了主用户可容忍的干扰约束及次用户对资源的比例需求,更符合实际要求.根据问题本身特点,设计了适合算法求解的编码、克隆、变异算子.仿真实验结果表明,在总发射功率、误码率及主用户可接受的干扰等约束下,本算法可以获得较高的数据吞吐量,并保证次用户对资源需求的公平性. | 柴争义 刘冉 王颖锋 朱思峰 | 2013 | 北京理工大学学报2013，33，8： | 2 |
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