论述单克隆抗体的制备 单克隆抗体制备筛选的目的

2022年5月1日发

(作者：画壁电影下载)

第２６卷第３期，２０１３年７月　宁波大学学报（理工版）　首届中国高校科技期刊奖　

Ｖｏ１．２６　Ｎｏ．３竞价开户，Ｊｕｌｙ　２０１３　ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＮＩＮＧＢＯ　ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＮＳＥＥ）　浙江省科技期刊一等奖　

基于抗体浓度的克隆选择多目标优化算法及其应用　

刘楠楠，史旭华　

（宁波大学信息科学与工程学院昆明做网站，浙江宁波３１５２１１）　

摘要：提出了基于抗体浓度的克隆选择多目标优化算法（ＣＣＳＭＯＡ），该算法借鉴生物克隆选择　

的机理，针对算法克隆倍数选择的问题，将克隆倍数表示为抗体浓度的函数，并将抗体浓度与抗　

体一抗原的亲和力及抗体间的亲和度相关联关键词 林俊杰，以此来寻靠近真实Ｐａｒｅｔｏ前沿及分布均匀的解．　

通过与经典的ＮｓＧＡ２、ＳＰＥＡ２以及当前的ＮＮＩＡ算法对比分析表叽在收敛性和分布Ｉ｝生方面　

ＣＣＳＭＯＡ算法有所改善．最后将ＣＣＳＭＯＡ算法用于无线传感网络的覆盖优化．　

关键词：多目标优化；抗体浓度；克隆选择；无线传感器网络；覆盖　

中图分类号：ＴＰ１８　文献标志码：Ａ　文章编号：１００１．５１３２（２０１３）０３．００５７—０５　

多目标优化普遍存在于规划、建模及复杂系统　以一个具有ｎ个决策向量、ｍ个目标函数的多目标　

的设计中深圳企业推广，为解决这些问题多目标优化算法应运　优化为例，可描述为：　

而生．最初如何推广，学者们采用的是古典的多目标优化算　

ｍｉｎｙ＝Ｆ（ｘ）＝（　（　）海东网，　（　），…，　（　）），　

法关键词工具，如加权法、约束法等百度推广怎么做，大都是将多目标优化转　

ｓ．ｔ．：ｇｉ（　）≤０北京seo优化，ｉ＝１，２网络营销顾问，…秦皇岛建网站，ｑ信宜网，　（１）　

化为单目标优化问题．虽然古典的多目标优化算　

（　）：０网站建设套餐，Ｊ＝１，２，…，Ｐ，　

法简单易行，但在确定算法参数时显得困难，从而　Ｙ是含有ｍ个优化目标的向量，ｇ（ｘ）和ｈ（ｘ）是约　

对优化结果的影响较大．直到１９８５年Ｓｃｈａｆｆｅｒ提出　束不等式．　

了第一个多目标进化算法ＶＥＧＡ后营销型网站建设费用，大量的多目　

标进化优化算法被相继提出，如ＭＯＧＡ、ＮＳＧＡ、　

２　基于抗体浓度的克隆选择多目标优化算法　

ＳＰＥＡ以及ＳＰＥＡ的改进版ＳＰＥＡ２…．２００２年Ｄｅｂ　

笔者提出的基于抗体浓度的克隆选择多目标　

等人在ＮＳＧＡ的基础上提出了ＮＳＧＡ—ＩＩＬ２Ｊ．人工免　

优化算法主要体现在浓度的更新以及浓度对克隆　

疫多目标优化算法由Ｃｏｅｌｌｏ等［３１更先提出，在此基　

的支配上山东竞价托管，在适应度赋值和外部存档更新的操作　

础上，Ｇｏｎｇ等　】于２００８年提出了非支配近邻免疫　上借鉴了ＳＰＥＡ２中的方法．下面描述这２个操作　

算法（ＮＮＩＡ）．虽然多目标优化算法在国内外有大　的具体过程．　

量的研究成果　］，但解的收敛性及分布性仍存在不　

２．１　ＳＰＥＡ２的主要操作　

足．笔者在人工免疫系统研究的基础上，借鉴了生　２．１．１适应度赋值操作　

物的克隆选择机理，针对克隆倍数选择的难题，将　

在计算每个个体的适应度时将考虑每个个体　

克隆倍数与抗体浓度相结合人际网络营销课程，改善了算法的收敛　支配的解和支配它的解．在种Ｐ　以及外部种　

性和多目标解的分布性百度广告联盟，取得了一定的效果．　尸ｆ中黑链代码，每个个体都会被赋予一个强度值Ｓ（ｉ）温州seo，表　

１　多目标优化问题　

示为被个体ｉ支配的个体数量．　

（ｆ）＝１｛　Ｉ　∈　＋Ｐｔ，ｉ＞　｝１苏州优化网站，　（２）　

与单目标不同的是多目标优化需要寻解的　在个体ｉ的强度值Ｓ（ｉ）的基础上，个体ｉ的原始适　

集合．不失一般性，仅考虑最小化的多目标问题．　应度值Ｒ（ｉ）为：　

收稿日期：２０１２—１卜３０．　宁波大学学报（理工版）网址：ｈｔｔｐ：／／ｊｏｕｍａｌｌｇ．ｎｂｕ．ｅｄｕ．ｃｎ／　

基金项目：浙江省公益科技项目（２０１ｌｃ２１０７７）；宁波市自然科学基金（２０１１Ａ６１０１７３）；宁波市服务ｌ生重点建没专业项目（Ｓｆｗｘｚｄｚｖ２００９０３）．　

第一作者：刘楠楠（１９８７一）苏州网站建设公司哪家好，女，浙江宁波人，在读硕士研究生，主研研究方向：智能计算又名新沂站长网，模式识别与智能系统．Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｕｎａｎ１２２７＠１２６　ｔｏｍ　

通信作者：史旭华（１９６７一），女，浙江宁波人，副教授竞价单页，主研研究方向：智能计算、模式识别与智能系统．Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｈｉｘｕｈｕａ＠ｎｂｕ．ｅｄｕ　ｃｎ