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摘要:
免疫算法求解约束多目标优化问题时,如何设计抗体的亲和力,以及如何保持或提高种群的多样性为算法设计的关键.本文基于免疫系统的固有免疫和自适应免疫交互运行模式,提出目标约束融合的并行约束多目标免疫算法(parallel constrained multiobjective immune algorithm,PCMIOA).利用支配度和浓度设计抗体的亲和力,提出了目标约束融合的评价方法,增强了算法的收敛性.借助基因重组中DNA片段的转移机制,设计一种转移(transformation)算子,提高了种群的多样性.针对已有性能评价准则存在的不足给出一种改进的支配范围评价准则.数值实验选用12个约束二目标和4个非约束三目标测试函数验证PCMIOA的优化性能,并将其与3种著名的约束多目标算法和5种非约束多目标算法进行比较.结果表明:PCMIOA具有较强的优化性能.与其他算法相比,PCMIOA所获的Pareto最优前沿能较好的逼近真实Pareto最优前沿,且分布较均匀.
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文献信息
篇名 目标约束融合的约束多目标免疫算法及性能评价准则
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 约束多目标 免疫优化 亲和力 性能准则 转移算子
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 113-127
页数 15页 分类号 TP301
字数 10289字 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2016.41090
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 南京航空航天大学自动化学院 32 113 6.0 8.0
3 武慧虹 安顺学院数理学院 28 93 5.0 7.0
4 叶永强 南京航空航天大学自动化学院 35 404 11.0 19.0
7 吴永武 安顺学院数理学院 9 9 2.0 3.0
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约束多目标
免疫优化
亲和力
性能准则
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控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
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