人工免疫算法在巖土工程中的應用分析

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摘要：在相關的生物免疫系統計算研究中認為，生物免疫系統是一個自組織、自適應、高度分布、并行的系統，其具有非常好的特征提取、記憶、識別及學習能力，而人工免疫系統主要是對生物免疫系統進行模擬，其具有非常好的信息處理能力，其逐漸成為智能計算領域的研究熱點，將其應用于巖土工程的相關計算中，具有非常好的應用效果，本文就主要對其計算原理進行簡單分析，并對其在巖土工程中的應用進行簡單分析。

關鍵詞：人工免疫算法；巖土工程；應用分析

巖土工程的實際應用中，經常需要進行可靠度的計算，而由于在實際運行過程中，對其可靠度具有較大影響的因素眾多，計算過程中具有較大難度，映射變換法、JC法、一次二階矩法是目前發展比較成熟的幾種計算方法，這些方法在實際計算過程中，大多比較復雜，難以實現相關參數的快速求解，人工免疫系統是一個面向應用的免疫系統計算模型，將其應用于巖土工程的可靠度計算過程中，具有較高的計算精度，并且其能夠很好的適應巖土工程中功能函數復雜性及非線性的特點，具有較好的應用效果，本文就主要對此予以簡單分析。

一、人工免疫算法的簡單介紹

人體的免疫系統具有適應性免疫系統與先天性免疫系統兩種，免疫系統的主要作用是抵御外部入侵，避免機體受到病原的侵害，人體內部具有高度規律的反饋型免疫網絡，由于免疫細胞及遺傳在增值過程中的基因突變，使得免疫細胞具有多樣性的特點，免疫細胞在人體中不不斷的進行增值繁殖，當有抗原侵入到機體中時，機體中能夠選擇出能夠識別與消滅抗原的免疫細胞克隆，使其激活、分化及增值，之后通過免疫應答等相關的處理，最終將抗原進行清除，這就是克隆選擇，在克隆選擇的過程中，具有一個親和度成熟的過程，在增值復制及變異的過程中，其親和度會逐漸提升。

人工免疫算法就是在克隆原理的基礎上提出的一種克隆選擇算法，其核心計算內容是比例變異算子及比例復制，將該算法應用于模式識別等復雜的機器學習任務中，具有非常好的應用效果，對免疫算法與基本遺傳算法進行簡單分析，發現二者中存在較多的相似之處，這兩種方法都是隨機優化方法，其初始可行解的產生、編解碼、評價機制等都存在較多的相似之處，并且具有一定的可行性，都可以開展選擇操作與變異操作，但是這兩種算法的產生自然機制及背景具有一定差別，其采用的術語也存在較多的不同之處，人工免疫算法在實際的應用中用到了記憶細胞的概念，其記憶細胞是受到免疫系統具有免疫記憶特性的啟示的，一旦免疫算法結束，會將問題最后的解及相關的問題的特征參數存儲于記憶庫中，在后續的計算過程中，如果遇到相同類型的問題，可以應用本次計算的結論進行快速的求解，這對于問題解決效率的提升具有非常重要的作用。

人工免疫算法的基本流程主要表現為：（1）產生候選方案的集合S（P），該集合是記憶細胞子集M與剩余群體Pr之和，表示為：P=Pr+M；（2）在親和度度量的基礎上，確定群體P中的n個最佳個體Pn；（3）對群體中的N個最佳個體進行復制，生成臨時的克隆群體C；（4）對克隆所生成的群體施加變異操作，在變異操作過程中，其概率反比于抗體的親和度，應用這種方式能夠生成一個成熟的抗體群體Cx；（5）從成熟抗體群體中重新選擇改進個體，以便于組成相關的記憶集合，P集合中的部分成員需要應用Cx中的相關成員進行替換；（6）將全體中的d個親和度較低的抗體進行替換，以便于維持抗體的多樣性。

二、人工免疫算法在巖土工程可靠度計算中的應用

一次二階矩理論常用于巖土工程的可靠度分析過程中，根據其相關理論分析可知，對于一個獨立的正太分布的變量來說，如果其極限狀態方程表現出線性特征，那么其可靠度指標β就為標準正態坐標系中等于原點到極限狀態平面的最短距離的值。在工程計算的過程中，一個非常常用的軟件就是MATLAB，由于其具有編程語言簡潔高效、算法庫穩定可靠并且數量龐大、繪圖與計算功能強大等優點，其在數學計算過程中具有非常廣泛的應用。

本次研究中，主要是對人工免疫算法在巖土工程可靠度指標計算中的應用進行分析，其實質就是探討人工免疫算法在巖土工程可靠度指標β最小值中的應用，在實際的巖土工程可靠度指標計算過程中，需要應用到大量的與最優化方法、統計及概率有關的計算方法，這些計算內容都可以在MATLAB其計算步驟主要表現為：（1）目標函數整理，在實際的計算過程中，可靠度優化計算模型是一個具有等式約束的非線性規劃模型，在計算的過程中，為了簡化計算，應該將有約束優化的模型轉換成為無約束優化模型，在等式約束條件中，可以應用n-1變量將第i變量予以表示，通常可以選擇變異性比較大的變量，計算過程中，分布特征的隨機變量是已知值，在可靠度指標計算過程中應用到的對數正態分布、正態分布等概型都可以應用MATLAB中的相關命令隨機產生。（2）編碼方式的確定，對于對精度要求較高、多維的連續函數，個體表示的過程中，如果應用傳統的二進制編碼，會比較復雜，對快速計算不利，因此本次研究中應用實值編碼來進行表示。（3）可以將需要進行優化的目標函數看作是抗原，隨機產生屬于標準正態分布的一百個B細胞初始群體。（4）對初始群體B細胞與抗原之間的親和度進行計算，本次研究中親和度就是值需要優化的目標函數值，其表示的含義是：可行解對相關問題的滿意程度。（5）選擇親和度大于等于百分之五十的B細胞進行克隆，產生新的群體；（6）對新群體細胞實施變異操作，并對免疫系統中B細胞克隆過程中的超變異特點進行模擬，其變異率會隨著B細胞親和度的增加而逐漸減小，在變異之后的種群中選擇親和度較高的B細胞來代替初始種群中親和度較低的B細胞，被代替的B細胞需要對免疫響應過程中少量的B細胞的自然消亡以及部分親和度較低的B細胞的消亡進行模擬，被選中的B細胞需要對超變異之后所產生的親和度更高的B細胞進行模擬，并將其作為記憶細胞；（7）優化工作完成之后，系統會自動輸出最優解，反之則會跳回第四部繼續進行計算。

三、工程實例分析

舉一個簡單的算例，對本次研究中的人工免疫算法進行驗證，某巖土工程的功能函數表示為：Z=18.46-7.48X1/X2，其中X1～N（10，2.52），X2～N（2.5，0.3752），要求對驗算點、結構可靠度指標β進行計算，得到的計算結果如表1所示。

表1 可靠度計算結果

計算方法βX1X2迭代次數

JC法2.330011.1861.655-

免疫算法2.330211.7081.6565

結束語

巖土工程由于其工程量較大、結構復雜、不確定影響因素眾多，在其相關的計算工作中，計算量非常的大，并且各個參數之間的關系復雜，將傳統計算方法應用于其可靠度指標的計算過程中，計算難度比較大，人工免疫算法與傳統的計算方法相比具有諸多的優點，將其應用于巖土工程的可靠度指標計算工作中，具有較好的應用效果，本文就主要在對人工免疫算法進行簡單分析的基礎上，對其在巖土工程可靠度計算中的應用進行了簡單分析，并例舉了簡單的算例，對于巖土工程的相關計算，具有一定的參考作用。

參考文獻：

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