动态多目标免疫优化算法及性能测试研究_论文

发布时间:2021-04-18 06:33:16

维普资讯 http://www.cqvip.com 第2 第 5 卷 期  20 0 7年 1 O月  智  能  系  统 学 报  Vo. № .  12 5 O c.2 07 t 0   CA A ITr ns c i nson I elge   s e s   a a to     nt l i ntSy t m   动态 多 目标 免 疫优 化 算 法及 性 能 测试 研 究  钱 淑 渠  , 张 著 洪  ( .贵 州 大学 理 学院 , 州 贵 阳 5 0 2 ;2 贵 州安 顺 学 院 数 学 系, 州 安 顺 5 i 0 ) 1 贵 505   贵 6 0 0  摘  要 : 于 生 物 免 疫 系 统 的 自适 应 学 习 、 基 免疫 记 忆 、 体 多样 性 及 动态 平 衡 维 持 等 功 能 , 出一 种 动 态 多 目标 免 疫  抗 提 优 化 算 法 处 理 动 态 多 目标 优 化 问题 .算 法 设 计 中 , 据 自适 应 ℃ 域 及 抗 体 所 处 位 置设 计 抗 体 的 亲 和 力 ,基 于 P — 依 邻 a  rt 控 制 的概 念 , 用 分 层 选 择 确 定参 与进 化 的抗 体 , 由克 隆 扩 张 及 自适 应 高 斯 变 异 , 高 群 体 的平 均 亲 和 力 , eo 利 经 提 利  用 免 疫 记 忆 、 态 维 持 和 Avrg n a e 类 方 法 , 计 环 境 识 别 规 则 和 记忆 池 ,借 助 3种不 同类 型 的动 态 多 目标  动 ea e ikg 聚 l 设 测 试 问题 , 过 与 出众 的 动 态环 境 优 化 算 法 比较 , 值 实 验 表 明所 提 出 算 法 解决 复杂 动态 多 目标 优 化 问 题 具 有 较 大  通 数 潜力.   关键 词 : 态 多 目标 优 化 ;时变 P rt ;环境 跟踪 ;自适 应 ℃ 域 ; 疫 算 法  动 ae o面 邻 免 中 图 分类 号 : 3 1 6 文 献 标 识 码 : TP 0 . A 文章 编 号 :6 34 8 ( 0 7 0 — 0 8 1  1 7 — 7 5 2 0 ) 50 6 - 0 Dy a cmut o jciei n mi   l ‘b  t   i e v mmu eo t z t n ag rtm  n  p i ai  lo i mi o h a   e f r a c et nd p r o m n e t s  QI AN  h — u ~。ZHANG  h — o g S uq   Z uh n   ( .Col ge o  inc 1 l   fSce e,Guih   nie st e z ou U v r iy,G uz ou 55 025,Ch n ih   0 i a;2. pa t e     a h m a is,Ans n Co lge,A ns un De rm ntofM t e tc hu   le h   5 10 0,Ch n   6 0 i a) Ab ta t A d n mi mu t be t e i sr c :   y a c   l bo jci  mmu e o t z to   lo ih v n   p i ain ag rt m s ia l  o   y a c mut o jcie mi utb e f r d n mi   li b e t   — v o i z ton pr blm si  op e   s d o   he f c i s o   d p i e l a n n ptmia i   o e  s pr os d ba e   n t   un ton   fa a tv  e r i g,i mm u   m o y,a tb dy ne me r n io   d v r iv a   na c b l n e ma nt n nc i e st   nd dy mi  a a c   i e a e,e c n t   e i   ft   l o ihm ,t e s he   fa i d   f  t .I   hed sgn o   hea g rt h   c me o   ntbo y a — fn t   sde i e   a e   n t e l a i s o   d p i e neg or o   n   n i o i iy wa   sgn d b s d o   h  oc ton   fa a tV — i hb ho d a d a tb dy;a i d e   a tc p tn   ntbo i s p r ii a i g i  v u i n we e s lc e   y Pa e o d n e ol to   r   e e t d b   r t   omi a c .I   r e  o e n n e n o d rt   nha e t e a e a   fi t    hepo ul to   nc   h   v r ge a fniy oft   p a i n, con 1p o ie a i   nd a ptveGa sa   u a i n we e a op e   o e ol e e c le   ntbo i s Fu t e — l a  r lf r ton a   da i   us i n m t to   r   d t d t   v v   x e lnta i d e . r h r  mor e,t e a e a e ln g   t od a d s ve a  u ton    mm u   mo y a   n mi  lnc   i e  h   v r g  i ka e me h   n   e

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