【摘 要】
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求解动态多目标优化（dynamic multi—objective optimization，简称DMO）问题的主要困难在于目标函数、约束条件或者相关的问题参数是随时间不断变化的．基于免疫克隆选择学说，提出一
【机 构】
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西安电子科技大学智能信息处理研究所
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求解动态多目标优化（dynamic multi—objective optimization，简称DMO）问题的主要困难在于目标函数、约束条件或者相关的问题参数是随时间不断变化的．基于免疫克隆选择学说，提出一种用于解决DMO问题的新算法——动态多目标免疫克隆优化（immune clonal algorithm for DMO，简称ICADMO）．该算法改进了现有的克隆策略，采用整体克隆的方式；在选择策略上l艮据Pareto-占优的概念，将抗体群中的个体分为支配个体和非支配个体，对非支配个体进行选择．采用3
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