差分进化启发式重组的免疫多目标优化算法应用

"本文介绍了一种名为IMADE（免疫多目标优化算法，带有差分进化启发式重组）的新方法，该方法针对连续多目标优化问题（MOPs）设计，旨在改善多目标优化的性能。在IMADE中，创新的重组策略借鉴了差分进化的思想，通过选取三个父代个体在局部Pareto集（PS）区域内产生两个不同的搜索方向，以引导寻找新的解。一个方向辅助在当前PS内探索，另一个则尝试将搜索导向目标PS，以实现更均衡的Pareto前沿分布和更快的收敛速度。该算法在SBX重组的基础上结合了局部搜索和全局搜索，利用连续MOP的规则性和种群分布来优化搜索过程。实验结果表明，IMADE在多数测试MOP上优于或至少与NSGAII、NNIA、PESAII和OWMOSaDE等其他算法表现相当，并且其收敛速度更快。此外，本文还分析了DE重组的有效性和DE与SBX对IMADE的贡献。" IMADE算法的核心是它的差分进化启发式重组策略，这种策略增强了免疫算法的优化能力。在多目标优化中，找到Pareto最优解的关键在于平衡不同目标之间的权衡。IMADE通过获取三个父代个体的信息，能够在保持种群多样性的前提下，引导搜索向更具潜力的区域发展。这一方法的优势在于，它不仅限于当前Pareto前沿的局部改进，还能引导搜索远离已知解，向潜在的更优解前进。 DE重组策略是IMADE中的关键创新，它结合了差分进化和模拟二进制交叉（SBX）的优点。差分进化是一种全局搜索方法，能够跨越较大的搜索空间，而SBX则擅长在局部进行精细调整。通过这种方式，IMADE能够在保持种群多样性的同时，有效地探索解决方案空间，从而提高算法的收敛速度和解决方案质量。 实验部分对比了IMADE与其他知名多目标优化算法，如NSGAII（非支配排序遗传算法II）、NNIA（神经网络免疫算法）、PESAII（多目标粒子群优化器）和OWMOSaDE（权重平均多目标差分进化）。结果显示，IMADE在多个测试问题上的性能优越，尤其是在收敛速度上，它通常能更快地接近理想Pareto前沿。 总结来说，IMADE算法通过融合差分进化和免疫优化的概念，提供了一种有效解决连续多目标优化问题的方法。其独特的重组策略和对搜索方向的智能控制，使得IMADE在维持种群多样性、加快收敛速度方面表现出色，对多目标优化领域的发展具有重要的理论和实践意义。