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基于合作模型的协同免疫多目标优化算法被引量：9: 2014年; 本文针对多目标优化问题Pareto最优解集合(PS)的分布特点,构造了一种基于新的子任务划分方法的合作型协同进化模型,并将该模型引入人工免疫系统中,提出了一种基于合作模型的协同免疫多目标优化算法(A Cooperative Immune Coevolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization,CICAMO).CICAMO算法运用Tchebycheff分解方法进行子种群划分,然后对各个子种群建立线性概率统计模型分段逼近整个PS,在抗体繁殖上结合了克隆选择和模型采样两种方式.实验结果表明,CICAMO算法在求解质量和收敛速度上均表现良好,尤其对于决策变量非线性相关的多目标优化问题,性能尤为突出.; 戚玉涛刘芳任元刘静乐焦李成; 关键词：多目标优化人工免疫算法协同进化

基于EDA和人工免疫系统的混合多目标优化算法: 进化算法作为一类元启发式搜索算法，已被成功应用于多目标优化领域，发展成为一个相对较热的研究方向一进化多目标优化。近年来，人工免疫系统、分布估计算法、协同进化算法在求解多目标优化问题上表现出了很大的优势，同时，也存在一定的...; 刘静乐; 关键词：分布估计算法人工免疫系统协同进化

基于邻域免疫克隆选择的多智能体组播路由方法: 本发明公开了一种基于邻域免疫克隆选择的多智能体组播路由方法，主要解决现有方法在求解组播路由问题时收敛速度慢及搜索性差的缺点，其实现步骤为：1、生成网络模型；2、初始化抗体种群、记忆单元种群以及优化的运行参数；3、计算所有...; 刘芳戚玉涛焦李成马晶晶孙晖郝红侠马文萍尚荣华于昕刘静乐李阳阳

基于免疫算法和EDA的混合多目标优化算法被引量：9: 2013年; 在免疫多目标优化算法的基础上,引入了分布估计算法(EDA)对进化种群进行建模采样的思想,提出了一种求解复杂多目标优化问题的混合优化算法HIAEDA(hybrid immune algorithm with EDA for multi-objective optimization).HIAEDA的进化过程混合了两种后代产生策略:一种是基于交叉变异的克隆选择算子,用于在父代种群周围进行局部搜索的同时开辟新的搜索区域;另一种是基于EDA的模型采样算子,用于学习多目标优化问题决策变量之间的相关性,提高算法求解复杂多目标优化问题的能力.在分析两种算子搜索行为的基础上,讨论了两者在功能上的互补性,并利用有限马尔可夫链的性质证明了HIAEDA算法的收敛性.对测试函数和实际工程问题的仿真实验结果表明,HIAEDA与NSGAII算法和基于EDA的进化多目标优化算法RM-MEDA相比,在收敛性和多样性方面均表现出明显优势,尤其是对于决策变量之间存在非线性关联的复杂多目标优化问题,优势更为突出.; 戚玉涛刘芳刘静乐任元焦李成; 关键词：多目标优化算法人工免疫系统分布估计算法混合算法

基于邻域免疫克隆选择的多智能体组播路由方法: 本发明公开了一种基于邻域免疫克隆选择的多智能体组播路由方法，主要解决现有方法在求解组播路由问题时收敛速度慢及搜索性差的缺点，其实现步骤为：1、生成网络模型；2、初始化抗体种群、记忆单元种群以及优化的运行参数；3、计算所有...; 刘芳戚玉涛焦李成马晶晶孙晖郝红侠马文萍尚荣华于昕刘静乐李阳阳; 文献传递

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刘静乐