基于环境策略的免疫克隆约束多目标进化算法

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。基于环境策略的免疫克隆约束多目标进化算法　　摘要：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

2、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。　　关键词：多目标进化算法；环境策略；免疫克隆；约束处理　　DOIDOI：/　　中图分类号：TP312　　文献标识码：A文章编号文章编号：　　Abstract：Constrainedmultiobjectiveoptimization，theexcellentinfeasiblesolutionwaseasytobeeliminated，theclassicalgorithmdidn′tdirectlyl

3、earnevolutionaryexperience.Inthispaper，Immuneclonalconstrainedmultiobjectiveoptimizationalgorithmbasedonenvironmentalstrategyisproposed.Thebasicideaofmethodisthatenvironmentalstrategy为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教

4、育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。isintroduced，ononehandthroughtheenvironmentalstrategyParetodominationtoforminitialantibodygroupandtostoretheinitialantibodygroupbyanelitepopulation

5、beforeconstrainthandling，ontheotherhandthoughtenvironmentalstrategyMutationinsteadofclonalMutationafterconstrainthandling.Accordingtonumericalexperiments，theresultsshowthatthenewalgorithmnotonlyhasperfectdiversityanduniformity，butalsoconvergencehasbeenimpr

6、ovedcomparingwiththeclassicalalgorithm.　　KeyWords：constrainedmultipleobjective；environmentalstrategy；immuneclone；constrainthandling　　0引言　　多目标优化约束处理技术有：惩罚函数法，通过罚因子对违反约束的个体施以惩罚，但罚因子难以选取；区分可行解与不可行解法，通过可行与不可行准则进行优劣判断，不利于保留不可行精英解；多目标法，将约束条件转换成目标函数，但该方法加大了计算量[1]

7、。　　免疫算法已成功应用于数据挖掘、计算机安全、异常检测、优化等领域。将免疫算法用于求解约束多目标优化成为近年来的研究热点，一些经典算法相继被提出。如Coello为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统

8、的使用和维护。Coello等[2]提出MultiObjectiveImmuneSystemAlgorithm；Cutello等[3]基于免疫操作对PAES进行改进，提出IPAES算法；Freschi等[4]提出VectorArtificialImmuneSystems；Jiao和Gong等[56]提出免疫��势克隆多目标算法和非支配邻域免疫算法。免疫克隆算法也存在不足，如不可行精英解不宜保留，无法直接学习进化经验