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文檔簡介
1、B細胞的克隆選擇機制是免疫系統(tǒng)搜索抗體的重要手段,也是產生抗體多樣性的重要因素,具有較強的優(yōu)化能力。本文借鑒這一機制,通過構建克隆選擇算子及引入一種新的小生境技術,提出了一種基于克隆選擇原理的小生境克隆選擇算法,并實現了該算法對幾種典型多模態(tài)函數的優(yōu)化仿真。結果表明該算法簡單有效。 多目標優(yōu)化問題的解不是唯一的,而是一個最優(yōu)解集合。這類問題大多有較高維的搜索空間,傳統(tǒng)的優(yōu)化方法會導致很高的時間復雜性。本文將已成功地應用于單目標優(yōu)
2、化問題的克隆選擇算法擴展到多目標優(yōu)化問題中,設計出了一種基于Pareto的多目標克隆選擇算法。該方法只對部分當前所得到的Pareto最優(yōu)解進行進化操作,所求得的Pareto最優(yōu)解保留在一個不斷更新的外部記憶庫中,并選用一種簡單的多樣性保存機制來保證其具有良好的分布特征。仿真結果表明,該方法能夠很快地收斂到Pareto最優(yōu)前沿面,同時較好地保持解的多樣性和分布的均勻性。 為了檢驗多目標克隆選擇算法的實用性,將其應用于RBF人工神經
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