【摘 要】
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基于免疫应答原理,合理地构建免疫算子及引入一种新的小生境技术,提出一种解决多目标优化问题的免疫算法.在此算法中,将优化问题的可行解对应抗体及Pareto最优个体对应抗原,
【机 构】
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重庆大学自动化学院重庆400044,重庆大学自动化学院重庆400044；贵州大学数学系贵阳550025
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基于免疫应答原理,合理地构建免疫算子及引入一种新的小生境技术,提出一种解决多目标优化问题的免疫算法.在此算法中,将优化问题的可行解对应抗体及Pareto最优个体对应抗原,这种抗原存于抗原群中,并应用新的聚类算法不断更新抗原群中的抗原,进而获大量的Pareto最优解,这些解能很好地分布在Pareto面(此指由Pareto最优解构成)上.理论证明了该算法能获Pareto最优解.最后,将该文的算法与文献[3]的算法SPEA进行仿真比较,获该算法的有效性,此表明免疫算法解决多目标优化问题具有广阔的前景.
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