基于免疫的多目标优化遗传算法

提出一种基于免疫的多目标优化遗传算法。该算法模仿生物免疫系统过程,使用克隆选择算子和高斯变异算子提高了搜索效率和收敛性;创建了一个记忆细胞集来保存每代所产生的Pareto最优解,以便产生Pareto最优解集;提出一种有别于传统聚类算法的邻近排挤算法对记忆细胞集进行不断的更新及删除,保证了Pareto最优解集的分布均匀性。最后将该算法与SPEA算法分别进行了仿真,通过比较两者的收敛性和分布性,得到前者优于后者的结论。

粒子群遗传优化算法

针对粒子群优化算法易早熟的缺点,本文在粒子群优化算法中引入遗传算法的变异算子和克隆选择算子,提出了一种改进的粒子群优化算法—粒子群遗传优化算法。粒子群遗传算法在传统粒子群优化迭代公式的基础上,通过变异率和克隆选择率两个参数自适应地调整变异操作和克隆选择操作。当粒子群最优粒子的适应度在优化迭代过程中陷入停滞时,利用变异算子对粒子群中部分粒子进行随机变异操作,扩大粒子群搜索范围,防止粒子群陷入局部最优;而当粒子群最优粒子适应度随优化迭代过程不断提高时,则利用克隆选择算子淘汰适应度较低的粒子,提高粒子群整体的平均适应度,增强粒子群对局部的搜索能力,提高算法的计算效率。典型函数的算例测试表明,粒子群遗传优化算法不但具有粒子群优化算法所具有的易于工程实现、计算效率高等优点,还克服了粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点,提高了算法的抗早熟性。