求解偏好多目标优化的克隆选择算法

摘要：

目标维数较高的多目标优化问题的难题在于非支配解急剧增加,经典算法由于缺乏足够的选择压力导致性能急剧下降.提出了基于偏好等级的免疫记忆克隆选择优化算法,用于解决目标维数较高的多目标优化问题.利用决策者提供的偏好信息来为抗体分配偏好等级,根据该值比例克隆抗体,增大抗体的选择压力,加快收敛速率.根据偏好信息来缩减Pareto前沿,并用有限的偏好解估计该前沿.同时,建立了免疫记忆种群来保留较好的非支配抗体,采用ε支配机制来保持记忆抗体种群的多样性.实验结果表明,对于2目标的偏好多目标问题以及高达8目标的DTLZ2和DTLZ3问题,该算法取得了一定的实验效果.

关键词：人工免疫系统、偏好多目标优化、偏好等级、ε支配

所属期刊栏目：21

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60703107, 60703108;the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2009AA12Z210 国家高技术研究发展计划863;the National Basic Research Program of China under Grant No.2006CB705707 国家重点基础研究发展计划973;the Program for Cheung Kong Scholars and Innovative Research Team in University of China under Grant No.IRT0645

在线出版日期：2010-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共20页

页码：14-33