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摘要:
基于生物免疫中抗体应答抗原的机理,提出具有动态性能的多目标约束优化算法,解决一般性的多目标约束最优化问题.该算法的关键在于如何充分模拟免疫应答的机制构建算子模块,以及如何提出约束条件处理和聚类新方法有效解决优化问题.其特点是稳健性及记忆细胞集保存优良抗体并用聚类算法限制其规模,抗体群规模动态调节及抗体应答的对象是抗原群,群体具有自我调节多样性和自适应环境的能力且能并行处理复杂优化问题.仿真事例比较验证该文算法的有效性及能处理高维优化问题.
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文献信息
篇名 多目标约束优化免疫算法研究及其应用
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 多目标约束优化 免疫算法 免疫应答原理 Pareto最优解
年,卷(期) 2003,(4) 所属期刊栏目 研究与应用
研究方向 页码范围 452-458
页数 7页 分类号 TP301.6
字数 7083字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6059.2003.04.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄席樾 重庆大学自动化学院 232 4039 34.0 50.0
2 张著洪 重庆大学自动化学院 69 351 9.0 16.0
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研究主题发展历程
节点文献
多目标约束优化
免疫算法
免疫应答原理
Pareto最优解
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
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