求解多目标问题的Memetic免疫优化算法*

摘要

cqvip:将基于Pareto支配关系的局部下山算子和差分算子引入免疫多目标优化算法之中,提出了一种求解多目标问题的Memetic免疫优化算法(Memetic immune algorithm for multiobjective optimization,简称MIAMO).该算法利用种群中抗体在决策空间上的位置关系设计了两种有效的启发式局部搜索策略,提高了免疫多目标优化算法的求解效率.仿真实验结果表明,MIAMO与其他4种有效的多目标优化算法相比,不仅在求得Pareto最优解集的逼近性、均匀性和宽广性上有明显优势,而且算法的收敛速度与免疫多目标优化算法相比明显加快.