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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
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
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进化多目标优化算法研究 总被引:51,自引:1,他引:50
进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研究热点之一.在简要总结2003年以前的主要算法后,着重对进化多目标优化的最新进展进行了详细讨论.归纳出当前多目标优化的研究趋势,一方面,粒子群优化、人工免疫系统、分布估计算法等越来越多的进化范例被引入多目标优化领域,一些新颖的受自然系统启发的多目标优化算法相继提出;另一方面,为了更有效的求解高维多目标优化问题,一些区别于传统Pareto占优的新型占优机制相继涌现;同时,对多目标优化问题本身性质的研究也在逐步深入.对公认的代表性算法进行了实验对比.最后,对进化多目标优化的进一步发展提出了自己的看法. 相似文献
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