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摘要:
基于进化理论的动态多目标优化算法极易陷入局部最优,跟踪动态 Pareto 有效面的速度及效果较差。基于免疫系统机理提出一种改进的免疫优化算法(DMIOA)用于动态约束多目标问题求解。算法通过抗体浓度及其支配度设计抗体与抗原亲和力,随机约束选择算子提高算法约束处理能力,环境识别算子自适应判断环境变化,根据识别结果以不同的方式产生新环境的初始抗体群。数值实验中,将 DMIOA 应用于两种动态标准测试问题及飞机减速器参数动态设计问题的求解,结果表明:DMIOA 能快速跟踪动态 Pareto 有效面,且在各环境所获面分布均匀,具有较好的实际问题求解能力。
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文献信息
篇名 改进的免疫优化算法对动态约束多目标问题的应用
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 动态环境 多目标优化 免疫算法 动态Pareto有效面
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 算 法
研究方向 页码范围 293-296,319
页数 5页 分类号 TP306.21
字数 4069字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.04.074
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 钱淑渠 安顺学院数学与计算机科学系 32 113 6.0 8.0
2 武慧虹 安顺学院数学与计算机科学系 28 93 5.0 7.0
3 高忠生 安顺学院数学与计算机科学系 11 15 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
动态环境
多目标优化
免疫算法
动态Pareto有效面
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
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47
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