【摘 要】
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本文针对多目标优化问题Pareto最优解集合(PS)的分布特点,构造了一种基于新的子任务划分方法的合作型协同进化模型,并将该模型引入人工免疫系统中,提出了一种基于合作模型的
【机 构】
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西安电子科技大学计算机学院,西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室
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本文针对多目标优化问题Pareto最优解集合(PS)的分布特点,构造了一种基于新的子任务划分方法的合作型协同进化模型,并将该模型引入人工免疫系统中,提出了一种基于合作模型的协同免疫多目标优化算法(A Cooperative Immune Coevolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization,CICAMO).CICAMO算法运用Tchebycheff分解方法进行子种群划分,然后对各个子种群建立线性概率统计模型分段逼近整个PS,在抗体繁殖上结合了克隆选择和模型采样两种方式.实验结果表明,CICAMO算法在求解质量和收敛速度上均表现良好,尤其对于决策变量非线性相关的多目标优化问题,性能尤为突出.
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