基于人工免疫系統(tǒng)的多目標進化算法的研究.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，現(xiàn)實的優(yōu)化問題逐漸受多種因素的影響，進而出現(xiàn)多目標優(yōu)化問題。多目標優(yōu)化問題在算法研究和應用中都是一個非常值得的研究課題，多目標優(yōu)化引起了學者的廣泛重視。進化算法模擬了生物在自然環(huán)境中的遺傳和進化過程，是一種自適應隨機搜索優(yōu)化算法。進化算法可以有效的求解高度復雜的非線性問題，這是由于其具有的優(yōu)越性和魯棒性。多目標進化算法被廣泛應用于自然科學和工程等諸多領域。
　　本文根據(jù)基于聚集密度多目標優(yōu)化算法和人工免疫算法的特點

2、，提出了基于人工免疫系統(tǒng)的多目標進化算法。數(shù)值實驗表明:改進后的新算法與原算法的收斂性相當，但是最優(yōu)解的分布性和均勻性得到提高。將新算法應用于動態(tài)車輛路徑優(yōu)化問題中，新算法的優(yōu)越性得以證實。
　　本文主要研究了以下幾個方面:
　　1.簡要介紹了人工免疫算法和多目標優(yōu)化算法的研究進程和現(xiàn)狀。
　　2.簡要介紹了人工免疫算法的基本原理、算法流程和算法優(yōu)缺點。
　　3.簡要介紹了多目標優(yōu)化算法的基本概念與數(shù)學原理。