进化算法与混合动力系统：CSA-SPEA算法

1.改进的克隆选择算法

改进的克隆选择算法（Improved Clonal Selection Algorithm，ICSA）可描述为：

1）初始化抗体集A_b；

2）将A_e、A_m与A_s置为空；

3）抗体亲和度计算并排序；

4）挖掘抗体中优秀基因片段，并用所得基因片段所生成的新抗体更新A_e，封装后的优秀基因片段更新A_s；

5）计算A_e中抗体亲和度并排序；

6）对抗体按给定的策略克隆增殖；

7）对抗体进行交叉、变异，并用所得新抗体更新A_m；

8）用A_m中亲和度高的抗体按概率替换A_e中亲和度低的抗体；

9）将A_e赋值给A_b生成新抗体群；

10）若达到终止条件，结束，否则转步骤2。(www.xing528.com)

2.重用抗体优良片断的免疫进化算法流程

重用抗体优良片断的免疫进化算法（Immune Evolutionary Algorithm Reusing EX-cellent Genes of Antibody，RG-IEA）的计算流程为：

1）初始化进化种群A_b，建立空的外部种群Q；

2）计算个体适应值；

3）确定种群A_b中的非劣个体；

4）应用基于相似性排挤小生境技术更新Q；

5）应用改进的克隆选择算法ICSA生成新A_b；

6）若达到最大进化代数，算法终止，否则，转至流程2）。

流程2）中，采用快速适应值分层算法^[31]确定种群中个体的适应值；流程3）中，基于Pareto支配性确定个体间的支配关系从而获得非劣个体集；流程4）中，非劣个体依次进入外部种群Q，采用文献[31]中基于相似性排挤的小生境技术进行操作；流程5）是重点，采用改进的克隆选择算法替代SPEA中的交叉、变异操作，实现自主学习父代群体并产生优秀子代群。

将克隆选择算法与SPEA相结合所形成的算法简称为CSA-SPEA。CSA-SPEA和RG-IEA的主体流程与SPEA相似，不同之处在于新种群的生成方式，即在该算法中利用克隆选择算法来替代SPEA算法中的交叉、变异操作。