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基于危险理论的人工免疫系统求解动态约束单目标优化
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上传时间: 2021-02-24
详细说明：在本文中，我们提出了一种基于免疫学中危险理论的人工免疫系统（AIS），用于解决具有时变设计空间的动态非线性约束单目标优化问题。 此类拟议的AIS执行有序的三个模块-危险检测，免疫进化和内存更新。 第一个模块确定优化环境中是否存在变化并确定环境级别，这有助于在环境中创建初始种群并促进解决方案搜索的过程。 第二个模块运行优化循环，其中三个具有动态大小的子种群通过协同进化同时沿着不同方向寻找最优解的位置。 最后一个模块存储和更新存储单元，这有助于第一个模块确定环境级别。 该优化系统是一种在线的，自适应的系统，具有简单，模块化和协同进化的特点。 基于22个基准问题和一个工程问题，通过非参数统计程序进行的数值实验和结果表明，所提出的方法在比较算法上具有良好的全局性能，可用于多种动态优化问题。
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