量子智能算法及在OFDM系统资源分配中的应用 第9页
图3.17 算法仿真结果
由上图可以明显看出，FDMA作为一种静态算法，固定分配子载波，无法根据信道状态进行动态调整，因此发射功率最高，而经典遗传算法和量子遗传算法，由于根据信道状态进行了动态的迭代运算，有较好的效果，并稍优于Guodong Zhang提出的多次的迭代分配算法。
下图记录了遗传算法及量子遗传算法的迭代过程。
图3.18 算法迭代效果图
3.4 本章小结
本章首先介绍了OFDM系统的基本知识及子载波自适应调制的内容。在多用户自适应调制中，介绍了目前使用的主要算法，然后提出了基于量子遗传算法的调制方案，最优对各种算法进行了仿真验证，结果表明，量子遗传算法能够获得较为良好的仿真结果。
第4章 量子免疫算法研究
在对遗传算法的众多改进算法研究中，有许多学者提出将遗传算法同免疫算法相结合的免疫遗传算法，来提高遗传算法的收敛速度。受此启发，本章提出了量子免疫算法，使用免疫理论的接种疫苗和免疫选择来提高量子遗传算法的收敛速度和向全局最优收敛的能力。
4.1 人工免疫算法
4.1.1 免疫算法介绍
Immune(免疫)是从拉丁文Immunise衍生而来的。很早以前，人们就注意到传染病患者痊愈后，对该病有不同程度的免疫力。因此，在相当长时期内，免疫在微生物学和病毒学上是指免除瘟疫；换言之，是指对传染因子的再次感染有抵抗力，这是机体在初次感染后对该传染因子产生了免疫应答的结果。在医学上，免疫是指机体接触抗原性异物的一种生理反应。免疫系统有能力产生很多种抗体，免疫系统的控制机制可完成这一调节功能，即只产生所需数量的抗体。根据网络理论，如果任一细胞系中的细胞由于抗原的刺激而被激活并开始繁殖，其它能识别这种基因类型的细胞系也被激活并开始繁殖。这样，如果这一过程连续地进行，就构成了对自身的免疫，并且通过所有淋巴细胞的作用实现了调节机制。 基本免疫算法基于生物免疫系统基本机制，模仿了人体的免疫系统。基本免疫算法从体细胞理论和网络理论得到启发，实现了类似于生物免疫系统的抗原识别、细胞分化、记忆和自我调节的功能 。如果将免疫算法与求解优化问题的一般搜索方法相比较，那么抗原、抗体、抗原和抗体之间的亲和性分别对应于优化问题的目标函数、优化解、解与目标函数的匹配程度。
通俗地说，抗原就是入侵人体的病原体，而人体内的免疫系统会相应地产生免疫应答，产生抗体。而其中B细胞和T细胞的重要作用：B 细胞的主要功能是产生抗体，且每个B细胞只产生一种抗体．免疫系统主要依靠抗体来对入侵抗原进行攻击以保护有机体．T细胞的主要功能是调节其它细胞的活动或直接对抗原实施攻击。成熟的B细胞产生于骨髓中，成熟的T细胞产生于胸腺之中。B细胞和T 细胞成熟之后进行克隆增殖、分化并表达功能。两种淋巴细胞共同作用并相互影响和控制对方功能，形成了机体内部高度规律的反馈型免疫网络。
对于不同的系统，你所要关注的量不同的话，人工免疫的应用也就有不同的意义。比如说，我要应用到通过估计饭堂里吃饭的人数，来寻优哪个时间点是最好的吃饭点（人数较少，饭又比较多等条件），这是你可以先定义一个目标函数minf (x)+约束条件来作为抗原，而争对抗原的变量计算，可以产生很多抗体（就是许多种可以选择的情况），再通过判断抗原和抗体的亲和力（亲和力高表示这个抗体是比较好的），和抗体之间的排斥力（相似度，相似度高的两个可以排除一个，使抗体多样化），再同通过交叉变异等操作来更新抗体，一直循环到满足一定条件就可以退出循环。
免疫的机理是具有特定性的，最可以说明问题的就是种牛痘只能防止天花，他不可能产生免疫防止肝炎。并且多目标优化多是互相矛盾的，没有又想让马儿跑还想让马儿不吃草的好事情。解决优化最简单的是图论中著名的柯尼斯堡七桥问题和欧拉示性一笔画方法。再就是优选法的0.618黄金分割和QC的质量控制方法。免疫算法是基于生物免疫学抗体克隆的选择学说，而提出的一种新人工免疫系统算法-免疫克隆选择算法 ICSA（Immune Clonal Selection Algorithm），ICSA算法具有自组选择学习、全息容错记忆、辩证克隆仿真和协同免疫优化的启发式人工智能。由于该方法收敛速度快，求解精度高，稳定性能好，并有效克服了早熟和骗的问题，成为新兴的实用智能算法[22]【23】【24】。
4.1.2 免疫算子
类似于生物科学的免疫理论，免疫算子分为全免疫和目标免疫，两者分别对应于生命科学中的非特异性免疫和特异性免疫。其中，全免疫指种群中每个个体在迭代过程中，对其每一个环节进行一次免疫操作。目标免疫，是指在个体生成后，经过一定的判断，个体仅在作用点处（单个基因）发生免疫反应，它伴随进化的全过程，是免疫的一个基本算子。
实际操作过程中，首先对所求解的问题（即抗原）进行具体分析，从中提取最基本的特征信息（疫苗）；其次，对特征信息进行处理，将其转化为为求解问题的一种方案（由此方案得到的所有解的集合称为基于上述疫苗所产生的抗体）；最后，将此方案以适当的形式转化为免疫算子，以实施具体操作[25]。
另外，待求解的问题的特征可能不止一个，因此所提取的疫苗信息也会不止一个，则在接种疫苗的过程中可以随机选择一组疫苗进行注射。或者是将多个疫苗按照一定的逻辑关系组合后再进行注射。总而言之，免疫的思想主要是在合理提取疫苗的基础上，通过接种疫苗和免疫选择两个操作来完成的。前者用来提高适应度，后者用来防止种群的退化。
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