免疫克隆多目标优化算法求解约束优化问题

• 作者: 尚荣华 焦李成 马文萍
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 克隆选择 多目标优化 Pareto-支配 约束优化 马尔可夫链
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 2943-2956
• 页数: 14页
• 分类号: TP18
• 字数: 9933字
• 语种: 中文

摘要

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Parcto-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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦李成	西安电子科技大学智能信息处理研究所	514	14586	52.0	103.0
2	尚荣华	西安电子科技大学智能信息处理研究所	20	328	10.0	18.0
3	马文萍	西安电子科技大学智能信息处理研究所	18	343	10.0	18.0