WBMOAIS公司

WBMOAIS:一种用于多目标优化的新型人工免疫系统。本文提出了一种新的基于权值的多目标人工免疫系统(WBMOAIS),它是基于optainet的多模态优化人工免疫系统算法。该算法遵循optainet的基本结构,但具有以下显著特点:(1)以多个目标的随机加权和作为适应度函数。与基于Pareto排序的适应度分配算法相比,适应度分配算法的计算复杂度要低得多,(2)从内存中选择个体,这是一组精英解,并利用局部搜索过程来促进搜索空间的利用,(3)除了克隆抑制算法外与opt-aiNET相似,为了消除记忆中的相似个体,获得非支配解的均匀分布,提出了一种新的具有相似个体的截断算法(TASI)。将该算法与向量免疫算法(VIS)和精英非支配排序遗传系统(NSGA-II)进行了比较。在求解多目标优化问题时,可采用标准的多目标优化算法(wbzd-II)进行仿真,并证明了该算法的有效性。