受克隆选择理论和免疫网络模型的启发，我们提出了一种新的人工免疫算法，称为免疫记忆克隆算法（IMCA）。
首先讨论了受免疫系统启发的克隆操作员。
IMCA包括两个基于不同免疫记忆机制的版本；
它们是自适应免疫记忆克隆算法（AIMCA）和免疫记忆克隆策略（IMCS）。
在AIMCA中，每种抗体的突变率和存储单位大小会动态调整。
IMCS同时实现抗体种群和存储单元的进化。
通过使用克隆选择运算符，可以将全局搜索与局部搜索有效地结合在一起。
根据抗体-抗体（Ab-Ab）亲和力和抗体-抗原（Ab-Ag）亲和力，IMCA可以自适应地分配存储单元的大小和抗体群体。
在实验中，使用了18个多维函数，维数范围从2到1000，以及组合优化问题，例如旅行商和背包问题（KPs），以验证IMCA的性能。
给出了每次迭代的计算成本。
实验结果表明，IMCA具有较高的收敛速度，并且在增强种群多样性和一定程度上避免过早收敛方面具有很强的能力。
从理论上讲，IMCA以概率1收敛。
2010高等教育出版社和施普林格出版社柏林海德堡。

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PID电机控制目录第1章数字PID控制1.1PID控制原理1.2连续系统的模拟PID仿真1.3数字PID控制1.3.1位置式PID控制算法1.3.2连续系统的数字PID控制仿真1.3.3离散系统的数字PID控制仿真1.3.4增量式PID控制算法及仿真1.3.5积分分离PID控制算法及仿真1.3.6抗积分饱和PID控制算法及仿真1.3.7梯形积分PID控制算法1.3.8变速积分PID算法及仿真1.3.9带滤波器的PID控制仿真1.3.10不完全微分PID控制算法及仿真1.3.11微分先行PID控制算法及仿真1.3.12带死区的PID控制算法及仿真1.3.13基于前馈补偿的PID控制算法及仿真1.3.14步进式PID控制算法及仿真第2章常用的PID控制系统2.1单回路PID控制系统2.2串级PID控制2.2.1串级PID控制原理2.2.2仿真程序及分析2.3纯滞后系统的大林控制算法2.3.1大林控制算法原理2.3.2仿真程序及分析2.4纯滞后系统的Smith控制算法2.4.1连续Smith预估控制2.4.2仿真程序及分析2.4.3数字Smith预估控制2.4.4仿真程序及分析第3章专家PID控制和模糊PID控制3.1专家PID控制3.1.1专家PID控制原理3.1.2仿真程序及分析3.2模糊自适应整定PID控制3.2.1模糊自适应整定PID控制原理3.2.2仿真程序及分析3.3模糊免疫PID控制算法3.3.1模糊免疫PID控制算法原理3.3.2仿真程序及分析第4章神经PID控制4.1基于单神经元网络的PID智能控制4.1.1几种典型的学习规则4.1.2单神经元自适应PID控制4.1.3改进的单神经元自适应PID控制4.1.4仿真程序及分析4.1.5基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制4.1.6仿真程序及分析4.2基于BP神经网络整定的PID控制4.2.1基于BP神经网络的PID整定原理4.2.2仿真程序及分析4.3基于RBF神经网络整定的PID控制4.3.1RBF神经网络模型4.3.2RBF网络PID整定原理4.3.3仿真程序及分析4.4基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制4.4.1神经网络模型参考自适应控制原理4.4.2仿真程序及分析4.5基于CMAC（神经网络）与PID的并行控制4.5.1CMAC概述4.5.2CMAC与PID复合控制算法4.5.3仿真程序及分析4.6CMAC与PID并行控制的Simulink仿真4.6.1Simulink仿真方法4.6.2仿真程序及分析第5章基于遗传算法整定的PID控制5.1遗传算法的基本原理5.2遗传算法的优化设计5.2.1遗传算法的构成要素5.2.2遗传算法的应用步骤5.3遗传算法求函数极大值5.3.1遗传算法求函数极大值实例5.3.2仿真程序5.4基于遗传算法的PID整定5.4.1基于遗传算法的PID整定原理5.4.2基于实数编码遗传算法的PID整定5.4.3仿真程序5.4.4基于二进制编码遗传算法的PID整定5.4.5仿真程序5.5基于遗传算法摩擦模型参数辨识的PID控制5.5.1仿真实例5.5.2仿真程序第6章先进PID多变量解耦控制6.1PID多变量解耦控制6.1.1PID解耦控制原理6.1.2仿真程序及分析6.2单神经元PID解耦控制6.2.1单神经元PID解耦控制原理6.2.2仿真程序及分析6.3基于DRNN神经网络整定的PID解耦控制6.3.1基于DRNN神经网络参数自学习PID解耦控制原理6.3.2DRNN神经网络的Jacobian信息辨识6.3.3仿真程序及分析第7章几种先进PID控制方法7.1基于干扰观测器的PID控制7.1.1干扰观测器设计原理7.1.2连续系统的控制仿真7.1.3离散系统的控制仿真7.2非线性系统的PID鲁棒控制7.2.1基于NCD优化的非线性优化PID控制7.2.2基于NCD与优化函数结合的非线性优化PID控制7.3一类非线性PID控制器设计7.3.1非线性控制器设计原理7.3.2仿真程序及分析7.4基于重复控制补偿的高精

详细介绍了神经网络算法、粒子群算法、遗传算法、模糊逻辑控制、免疫算法、蚁群算法、小波分析算法及其MATLAB的实现方式等内容；
第二部分详细介绍了智能算法的工程中的应用问题，包括模糊神经网络在工程中的应用、遗传算法在图像处理中的应用、神经网络在参数估计中的应用、基于智能算法的PID控制和智能算法的综合应用等

免疫优化算法在物流配送选址中的应用，结合案例给出了程序分析

目录前言第1章数字PID控制………………………………………………………………(1)1.1PID控制原理……………………………………………………………………(1)1.2连续系统的模拟PID仿真…………………………………………………………(2)1.3数字PID控制……………………………………………………………………(3)1.3.1位置式PID控制算法……………………………………………………………(3)1.3.2连续系统的数字PID控制仿真…………………………………………………(4)1.3.3离散系统的数字PID控制仿真…………………………………………………(8)1.3.4增量式PID控制算法及仿真…………………………………………………(14)1.3.5积分分离PID控制算法及仿真…………………………………………………(16)1.3.6抗积分饱和PID控制算法及仿真………………………………………………(20)1.3.7Ｔ型积分PID控制算法………………………………………………………(24)1.3.8变速积分PID算法及仿真……………………………………………………(24)1.3.9带滤波器的PID控制仿真……………………………………………………(28)1.3.10不完全微分PID控制算法及仿真……………………………………………(33)1.3.11微分先行PID控制算法及仿真………………………………………………(37)1.3.12带死区的PID控制算法及仿真………………………………………………(42)1.3.13基于前馈补偿的PID控制算法及仿真………………………………………(45)1.3.14步进式PID控制算法及仿真…………………………………………………(49)第2章常用的数字PID控制系统………………………………………………(53)2.1单回路PID控制系统……………………………………………………………(53)2.2串级PID控制……………………………………………………………………(53)2.2.1串级PID控制原理……………………………………………………………(53)2.2.2仿真程序及分析………………………………………………………………(54)2.3纯滞后系统的大林控制算法……………………………………………………(57)2.3.1大林控制算法原理……………………………………………………………(57)2.3.2仿真程序及分析………………………………………………………………(57)2.4纯滞后系统的Smith控制算法…………………………………………………(59)2.4.1连续Smith预估控制…………………………………………………………(59)2.4.2仿真程序及分析………………………………………………………………(61)2.4.3数字Smith预估控制…………………………………………………………(63)2.4.4仿真程序及分析………………………………………………………………(64)第3章专家PID控制和模糊PID控制…………………………………………(68)3．1专家PID控制…………………………………………………………………(68)3.1.1专家PID控制原理……………………………………………………………(68)3.1.2仿真程序及分析………………………………………………………………(69)3.2模糊自适应整定PID控制………………………………………………………(72)3.2.1模糊自适应整定PID控制原理………………………………………………(72)3.2.2仿真程序及分析………………………………………………………………(76)3.3模糊免疫PID控制算法…………………………………………………………(87)3.3.1模糊免疫PID控制算法原理…………………………………………………(88)3.3.2仿真程序及分析………………………………………………………………(89)第4章神经PID控制……………………………………………………………(94)4.1基于单神经元网络的PID智能控制………………………………………………(94)4.2基于BP神经网络整定的PID控制………………………………………………(103)4.3基于RBF神经网络整定的PID控制……………………………………………

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引入生物免疫系统的机理和约束控制的概念，本文提出了一种能够动态多目标多模态约束优化的免疫优化方法。
这种方法主要由环境检测，群体初始化和免疫进化三个模块构成。
一个模块是受到免疫监视的机理的启发而获得，其有效检测环境是否发生变化和确定环境的类型；
第二个模块依据检测结果产生初始群体；
第三个模块不同方向进化两个子群。
实验结果表明该方法能有效发现各个环境的一系列帕累托面。

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。