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1.
针对约束多目标优化问题,提出修正免疫克隆约束多目标优化算法.该算法通过引进一个约束处理策略,用一个修正算法对个体的目标函数值进行修正,并对修正后的目标函数值采用免疫克隆算法进行优化,用一个精英种群对可行非支配解进行存储.该算法在优化过程中,既保留了非支配可行解,也充分利用了约束偏离值小的非可行解,同时引进整体克隆策略来提高解分布的多样性.通过对约束多目标问题的各项性能指标的测试以及和对比算法的比较可以看出:该算法在处理约束多目标优化测试问题时,所得解的多样性得到了一定的提高.同时,解的收敛性和均匀性也得到了一定的改进.  相似文献   
2.
随着智能信息处理技术的飞速发展,越来越多的学生对量子计算智能导论这门课产生了浓厚的兴趣。我们结合教学实践,将该门课程的教学内容划分为理论型和实践型,注重理论与实际应用相结合,以具体实例引导教学,从而加深学生对理论的理解,进而培养学生的实践能力和科研兴趣。本文介绍了这种教学方法。  相似文献   
3.
免疫克隆多目标优化算法求解约束优化问题   总被引:4,自引:1,他引:3  
尚荣华  焦李成  马文萍 《软件学报》2008,19(11):2943-2956
针对现有的约束处理技术的一些不足之处,提出一种用于求解约束优化问题的算法——免疫克隆多目标优化算法(immune clonal multi-objective optimization algorithm,简称ICMOA).算法的主要特点是通过将约束条件转化为一个目标,从而将问题转化为两个目标的多目标优化问题.引入多目标优化中的Pareto-支配的概念,每一个个体根据其被支配的程度进行克隆、变异及选择等操作.克隆操作实现了全局择优,有利于得到高质量的解;变异操作提高算法的局部搜索能力,有利于所得解的多样性;选择操作有利于算法向着最优搜索,而且加快了收敛速度.基于抗体群的随机状态转移过程,证明该算法具有全局收敛性.通过对13个标准测试问题的测试,并与已有算法进行比较。结果表明,该算法在收敛速度和求解精度上均具有一定的优势.  相似文献   
4.
尚荣华  胡朝旭  焦李成  白靖 《电子学报》2012,40(11):2264-2269
 Cai等人用多目标粒子群算法(MOPSO)优化多目标聚类学习和分类学习框架(MSCC)的多目标问题时,种群只能得到少量的非支配解,不利于种群优化.而在此情况下,NSGA-II由于采用了Pareto排序的方法,种群中会保留大量优秀的支配解,有利于种群优化,所以本文引进了NSGA-II优化MSCC框架的多目标问题.通过对数据集的测试,验证了在NSGA-II的优化下,对于大多数测试问题,MSCC框架设计的分类器的最大分类正确率高于MOPSO优化MSCC框架的结果.进而对实验结果做了进一步分析,发现了最大正确率不随多目标优化算法的优化过程而提高的问题.  相似文献   
5.
免疫克隆SAR图像分割算法   总被引:2,自引:1,他引:1  
由于存在相干斑噪声的影响,使得常规的图像分割技术应用于SAR图像时,效果往往较差。该文提出一种新人工免疫系统SAR图像分割算法,算法首先提取每幅图像的纹理特征,并对其进行实数编码,然后通过借鉴生物学免疫系统的抗体克隆选择机理,构造适合于图像分割的克隆算子,以较快的收敛速度优化目标函数。实验结果表明,新算法是一种有效的SAR 图像区域分割方法。  相似文献   
6.
免疫克隆算法求解动态多目标优化问题   总被引:2,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
尚荣华  焦李成  公茂果  马文萍 《软件学报》2007,18(11):2700-2711
求解动态多目标优化(dynamic multi-objective optimization,简称DMO)问题的主要困难在于目标函数、约束条件或者相关的问题参数是随时间不断变化的.基于免疫克隆选择学说,提出一种用于解决DMO问题的新算法--动态多目标免疫克隆优化(immune clonal algorithm for DMO,简称ICADMO).该算法改进了现有的克隆策略,采用整体克隆的方式;在选择策略上,根据Pareto-占优的概念,将抗体群中的个体分为支配个体和非支配个体,对非支配个体进行选择.采用3个特色算子,使其很好地保持了所得解的多样性、均匀性和收敛性.通过数值实验,与DBM(direction-based method)算法进行比较,结果表明,新算法在收敛性、多样性以及解分布的广度方面都体现了很好的性能.  相似文献   
7.
用于约束多目标优化的免疫记忆克隆算法   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
 提出一种用于求解约束多目标优化问题的新算法,其主要特点是将约束条件转化为一个目标,并引入免疫克隆和免疫记忆机制,使抗体种群的演化过程和记忆单元的演化过程并行进行,更好地实现了抗体间的相互协作,保证了在演化过程中,解集从可行域内部和不可行域边缘向着约束最优Pareto-前端逼近. 从而保证了算法较强的收敛性以及所得最优解较好的多样性.仿真结果表明,新算法很好的保持了所得最优解的多样性、均匀性以及较强的收敛性.  相似文献   
8.
免疫克隆优化聚类技术   总被引:4,自引:0,他引:4  
将人工免疫系统中的克隆选择优化应用于无监督分类与识别问题,提出了一种新的免疫克隆聚类算法.该算法利用克隆算子能够同时在同一父代抗体周围的多个方向进行全局或局部搜索,促使种群中抗体快速进化,从而在特征空间内快速获得聚类问题的全局最优聚类中心,有效克服了经典聚类算法易陷入局部极值的缺点,并从理论上证明了该算法具有全局收敛性.对7个人工数据集的聚类实验和两幅纹理图像的分割实验表明:新算法比常用的K均值算法的平均分类精度高20.9%,比另一种基于遗传算法的聚类方法的平均分类精度高20.3%.  相似文献   
9.
提出一种用于求解多目标优化问题的新算法,将抗体群中的抗体分为支配抗体和非支配抗体代替传统算法中对所有个体分配适应度值,以适应多目标优化问题存在一系列无法相互比较的Pareto-最优解的特点;对非支配抗体进行选择,有利于算法向着理想Pareto-前端搜索,而且加快了收敛速度;克隆操作实现了全局择优,有利于得到分布较广的Pareto-前端;采用非一致性变异操作以提高算法的局部搜索能力,有利于所得解的多样性.与已有算法相比,新算法所得的最优解分布最广,很大程度上支配着其他算法得到的最优解,评价指标S降低到了3%以下.  相似文献   
10.
提出了一种基于字符串编码克隆选择的建模算法, 其核心是通过字符串编码的克隆选择策略在初等函数空间上进化、选择初等函数和函数间的运算关系, 构成预测模型, 并优化模型参数, 实现预测模型形式的自动生成和参数的自适应确定. 字符串编码设计使随机生成函数表达式成为可能; 克隆选择策略实现了字符串编码抗体的进化训练; 对基于字符串编码的克隆选择操作算子设计, 增加了种群的多样性, 使得不同抗体协同进化, 有效避免了进化``早熟'现象. 用该算法建立某武器系统可靠度预测模型, 实验结果表明: 该模型具有较高的精度, 为可靠性预测、故障预报与维修奠定了基础.  相似文献   
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