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题名改进的免疫优化算法对动态约束多目标问题的应用
被引量：1
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作者
武慧虹
钱淑渠
高忠生
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机构
安顺学院数学与计算机科学系
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第4期293-296,319,共5页
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基金
贵州省科学技术基金项目(黔科合J字20122002)
贵州省教育厅自然科学基金项目(20090074)
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文摘
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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关键词
动态环境
多目标优化
免疫算法
动态Pareto有效面
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Keywords
Dynamic environments Multiobjective optimisation Immune algorithm Dynamic Pareto front
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分类号
TP306.21
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名约束动态多目标免疫优化算法及性能比较
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作者
王东
钱淑渠
吴娅婷
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机构
安顺学院数理学院
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出处
《安顺学院学报》
2018年第3期111-116,123,共7页
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基金
国家自然科学基金项目"基于人工免疫系统的动态环境经济调度优化算法理论
方法设计及测试研究"(项目编号:61762001)
贵州省科技计划项目"电力系统模型构建及求解算法研究"(黔科合平台人才[2017]5732)
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文摘
约束动态多目标优化对优化算法提出极高要求,已有算法在约束处理和准确跟踪Pareto有效面上均存在困难。基于免疫系统机理提出一种约束动态多目标免疫算法(CDMOIAs),算法通过抗体浓度及其约束被支配度设计亲和力,优秀抗体被克隆突变,其他抗体分离为多子群独立并行进化,有效加速算法收敛速度和对不可行域的探索及开采。经由环境识别算子针对不同检测结果产生新环境的抗体群。数值实验中,将CDMOIAs和著名同类算法(DNSGAII-A,DNSGAII-B,CSADMO)用于DCTP系列约束动态测试问题进行仿真比较。结果表明CDMOIAs在跟踪Pareto有效面及其分布性方面优越于其他算法,多次独立执行统计值表明被提出算法的稳定性及收敛性具有一定的优越性。
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关键词
动态环境
约束多目标优化
免疫算法
性能比较
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Keywords
dynamic environments
constrained multiobjective optimization
immune algorithm
performance comparison
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分类号
TP306.21
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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