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改进的免疫优化算法对动态约束多目标问题的应用
引用本文:武慧虹,钱淑渠,高忠生.改进的免疫优化算法对动态约束多目标问题的应用[J].计算机应用与软件,2014(4):293-296,319.
作者姓名:武慧虹  钱淑渠  高忠生
摘    要:基于进化理论的动态多目标优化算法极易陷入局部最优,跟踪动态Pareto有效面的速度及效果较差。基于免疫系统机理提出一种改进的免疫优化算法(DMIOA)用于动态约束多目标问题求解。算法通过抗体浓度及其支配度设计抗体与抗原亲和力,随机约束选择算子提高算法约束处理能力,环境识别算子自适应判断环境变化,根据识别结果以不同的方式产生新环境的初始抗体群。数值实验中,将DMIOA应用于两种动态标准测试问题及飞机减速器参数动态设计问题的求解,结果表明:DMIOA能快速跟踪动态Pareto有效面,且在各环境所获面分布均匀,具有较好的实际问题求解能力。

关 键 词:动态环境  多目标优化  免疫算法  动态Pareto有效面
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