基于Pareto的多目标进化免疫算法

• 作者: 吴耿锋 胡珉 陶媛
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 进化免疫 Pareto最优解 基于信息熵的密度估计 克隆选择
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1687-1690
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.05.025

摘要

提出一种新的基于Pareto多目标进化免疫算法(PMEIA).算法在每一代进化群体中选取最优非支配抗体保存到记忆细胞文档中;同时引入Parzen 窗估计法计算记忆细胞的熵值,根据熵值对记忆细胞文档进行动态更新,使算法向着理想Pareto最优边界搜索.此外,算法基于点在目标空间分布情况进行克隆选择,有利于得到分布较广的Pareto最优边界,且加快了收敛速度.与已有算法相比,PMEIA在收敛性、多样性,以及解的分布性方面都得到很好的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴耿锋	上海大学计算机工程与科学学院	96	1482	18.0	35.0
2	胡珉	上海大学悉尼工商学院	41	345	9.0	17.0
3	陶媛	上海大学计算机工程与科学学院	7	27	3.0	4.0