基于人工免疫系统的多目标函数优化

• 作者: 曹广益 朱新坚 李春华 隋升
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 Pareto最优解 AIS
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 28-30
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2606字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.01.009

摘要

为克服传统遗传算法退化和早熟等缺点,同时降低优化算法的复杂度,提出基于人工免疫系统(Artificial Immune System,AIS)实现无约束多目标函数的优化.使用随机权重法和自适应权重法计算种群个体的适应值,使Pareto最优解均匀分布的同时,加快算法的收敛;通过引入人工免疫系统的三个基本算子:克隆、超变异和消亡,保持种群的多样性;在进化种群外设立Pareto解集,保存历代的近似最优解.使用了两个典型的多目标检测函数验证了该算法的有效性.优化结果表明,基于AIS的多目标优化算法可使进化种群迅速收敛到Pareto前沿,并能均匀分布,是实现多目标函数优化的有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱新坚	上海交通大学燃料电池研究所	231	2594	23.0	40.0
2	曹广益	上海交通大学燃料电池研究所	222	2707	25.0	42.0
3	隋升	上海交通大学燃料电池研究所	26	198	8.0	13.0
4	李春华	上海交通大学燃料电池研究所	12	115	6.0	10.0