基于双种群进化策略的教与学-免疫克隆多目标进化算法

• 作者: 宋光婕 翟志波
• 来源期刊: 宝鸡文理学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 无约束多目标优化问题 教与学优化算法 免疫克隆算法 Pareto交叉算子
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 23-29
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 3670字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13467/j.cnki.jbuns.2019.02.014

摘要

目的 用基于双种群进化策略的教与学-免疫克隆多目标进化算法(multi-objective teach-ing-learning-based optimization with immune clone algorithm,MTLBO-ICA),解决无约束多目标优化问题.方法 将局部搜索能力强的免疫克隆算法(immune clone algorithm,ICA)与全局搜索能力强的教与学优化算法(teaching-learning-based optimization,T LBO)算法相结合;采用Pareto交叉算子,使得优秀个体基因尽可能得到保留;采用Pareto支配的策略,将种群分为非支配个体和支配个体.结果 相比于经典的多目标优化算法NSGA-II,SPEA2以及MOTLBO,MTLBO-ICA算法得到的Pareto曲线与真实Pareto曲线拟合的比较好.结论 M T LBO-ICA在收敛性和分散性方面都有很好的表现,能有效解决无约束多目标进化问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋光婕	河北工程大学机械与装备工程学院	3	0	0.0	0.0
2	翟志波	河北工程大学机械与装备工程学院	2	0	0.0	0.0