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摘要:
提出一种用于求解约束多目标优化问题的新算法,其主要特点是将约束条件转化为一个目标,并引人免疫克隆和免疫记忆机制,使抗体种群的演化过程和记忆单元的演化过程并行进行,更好地实现了抗体问的相瓦协作,保证了在演化过程中,解集从可行域内部和不可行域边缘向着约束最优Pareto-前端逼近.从而保证了算法较强的收敛性以及所得最优解较好的多样性.仿真结果表明,新算法很好的保持了所得最优解的多样性、均匀性以及较强的收敛性.
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文献信息
篇名 用于约束多目标优化的免疫记忆克隆算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 人工免疫系统 约束多目标优化 免疫记忆 Pareto-最优
年,卷(期) 2009,(6) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1289-1294
页数 6页 分类号 TP18
字数 6907字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2009.06.025
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 焦李成 西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室 514 14586 52.0 103.0
2 公茂果 西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室 21 1246 13.0 21.0
3 尚荣华 西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室 20 328 10.0 18.0
4 马文萍 西安电子科技大学智能信息处理研究所和智能感知与图像理解教育部重点实验室 18 343 10.0 18.0
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研究主题发展历程
节点文献
人工免疫系统
约束多目标优化
免疫记忆
Pareto-最优
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
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
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
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
陕西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Basic Research Plan in Shaanxi Province of China
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导