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基于Pareto的多目标进化免疫算法*
引用本文:陶媛,吴耿锋,胡珉.基于Pareto的多目标进化免疫算法*[J].计算机应用研究,2009,26(5):1687-1690.
作者姓名:陶媛  吴耿锋  胡珉
作者单位:1. 上海大学,计算机工程与科学学院,上海,200072
2. 上海大学,悉尼工商学院,上海,201800
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50778109);上海市重点学科建设项目(J50103)
摘    要:提出一种新的基于Pareto多目标进化免疫算法(PMEIA)。算法在每一代进化群体中选取最优非支配抗体保存到记忆细胞文档中;同时引入Parzen 窗估计法计算记忆细胞的熵值,根据熵值对记忆细胞文档进行动态更新,使算法向着理想Pareto最优边界搜索。此外,算法基于点在目标空间分布情况进行克隆选择,有利于得到分布较广的Pareto最优边界,且加快了收敛速度。与已有算法相比,PMEIA在收敛性、多样性,以及解的分布性方面都得到很好的提高。

关 键 词:进化免疫    Pareto最优解    基于信息熵的密度估计    克隆选择

Pareto-based multi-object evolutionary immune algorithm
TAO Yuan,WU Geng-feng,HU Min.Pareto-based multi-object evolutionary immune algorithm[J].Application Research of Computers,2009,26(5):1687-1690.
Authors:TAO Yuan  WU Geng-feng  HU Min
Affiliation:1.College of Computer Science & Engineering;Shanghai University;Shanghai 200072;China;2.Sydney Institute of Language & Commerce;Shanghai 201800;China
Abstract:This paper proposed a new pareto-based multi-object evolutionary immune algorithm(PMEIA).PMEIA selected optimal non-dominated antibodies which were then reserved in memory cell archive,and introduced Parzen window to calculate entropy of memory cells.Updated the memory cell archive according to entropy of memory cells.This guarantees the convergence to the true Pareto front.Moreover,the performance of clone selection was dependent on distribution in the objective space,which was favorable for getting a wide...
Keywords:evolutionary immune  Pareto optimal solution  entropy-based density assessment  clone selection
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