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摘要:
基于生物免疫系统的自适应学习、免疫记忆、抗体多样性及动态平衡维持等功能,提出一种动态多目标免疫优化算法处理动态多目标优化问题.算法设计中,依据自适应ζ邻域及抗体所处位置设计抗体的亲和力,基于Pareto控制的概念,利用分层选择确定参与进化的抗体,经由克隆扩张及自适应高斯变异,提高群体的平均亲和力,利用免疫记忆、动态维持和Average linkage聚类方法,设计环境识别规则和记忆池,借助3种不同类型的动态多目标测试问题,通过与出众的动态环境优化算法比较,数值实验表明所提出算法解决复杂动态多目标优化问题具有较大潜力.
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文献信息
篇名 动态多目标免疫优化算法及性能测试研究
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 动态多目标优化 时变Pareto面 环境跟踪 自适应ζ邻域 免疫算法
年,卷(期) 2007,(5) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 68-77
页数 10页 分类号 TP301.6
字数 5634字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-4785.2007.05.011
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 张著洪 贵州大学理学院 69 351 9.0 16.0
2 钱淑渠 贵州大学理学院 3 45 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
动态多目标优化
时变Pareto面
环境跟踪
自适应ζ邻域
免疫算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
出版文献量(篇)
2770
总下载数(次)
11
总被引数(次)
12401
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导