【摘 要】
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在常规免疫克隆约束多目标进化算法中,优秀不可行解易被淘汰,且无法直接学习进化经验。针对该问题,提出了基于环境策略的免疫克隆约束多目标进化算法。其基本思想是,在约束处
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学基金项目（2014KB236）
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在常规免疫克隆约束多目标进化算法中,优秀不可行解易被淘汰,且无法直接学习进化经验。针对该问题,提出了基于环境策略的免疫克隆约束多目标进化算法。其基本思想是,在约束处理前,通过环境策略用Pareto支配形成初始抗体群,利用一个精英种群对初始抗体群进行存储;约束处理后,用环境策略变异替换克隆变异。数值实验结果表明,新算法不仅可以有效地处理约束条件,而且解的多样性和均匀性均得到一定程度改进。
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