基于Pareto的快速多目标克隆选择算法

• 作者: 张磊 李恒杰 郝晓弘
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 克隆选择原理 Pareto最优解 多目标优化
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1368-1371
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.05.026

摘要

基于免疫系统中克隆选择原理,提出了一种多目标克隆选择算法MCSA.该方法只对部分当前所得到的Pareto最优解进行进化操作,所求得的Pareto最优解保留在一个不断更新的外部记忆库中,并选用一种简单的多样性保存机制来保证其具有良好的分布特征.实验结果表明,该方法能够很快地收敛到Pareto最优前沿面,同时较好地保持解的多样性和分布的均匀性.对于公认的多目标benchmark问题,MCSA在解集分布的均匀性、多样性与解的精确性及算法收敛速度等方面均优于SPEA、NSGA-II等算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郝晓弘	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	187	996	15.0	21.0
2	张磊	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	36	133	6.0	10.0
3	李恒杰	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	22	108	7.0	9.0