免疫算法及其在数字滤波器设计中的应用

【摘要】：本文对已有的免疫算法进行分析了,并依据生物免疫系统的免疫机制提出了两点改进:(1) 在算法中采用更加类似生物免疫系统的记忆细胞的处理方法,由简单地把单个最优个体作为记忆细胞改为生成记忆细胞群体,以增强解群在进化中的多样性。(2) 引入“疫苗”的概念,先把父代中的信息抽取出得到疫苗,然后基于疫苗进行交叉,使交叉的效果得到了明显改善,也即在交叉过程中引入了自己学习的能力。为了验证上述两点改进思想的有效性,我们结合TSP问题的解决,对改进的免疫算法进行了分析和实现,并证明了改进方法的有效性。最后把改进后的免疫算法应用到LMS自适应滤波器和FIR滤波器的优化设计中,在前者我们给出了LMS算法中的关键参数μ的优化结果,在后者我们基于频率抽样的方法,得到了FIR滤波器的设计结果。并且分别把实验结果和其他类似算法进行了性能比较,证明了本文算法的良好性能。