MCSA：基于Pareto的快速多目标克隆选择算法

"这篇论文提出了一种基于Pareto的快速多目标克隆选择算法(MCSA)，该算法借鉴了免疫系统中的克隆选择原理，专注于优化多目标问题。MCSA只对部分当前得到的Pareto最优解进行进化操作，并将这些解存储在一个动态更新的外部记忆库中。通过采用简单的多样性保存策略，算法能维持解的分布均匀性和多样性。实验结果显示，MCSA在收敛速度、解的均匀性和多样性方面超越了SPEA和NSGA-II等传统多目标优化算法，适用于解决公认的多目标基准问题。该研究由甘肃省科技攻关项目和甘肃省自然科学基金资助，由李恒杰、郝晓弘和张磊等人完成。" 本文的研究重点在于多目标优化问题的解决，具体采用了克隆选择原理，这是一种来源于生物免疫系统的概念。在多目标优化中，Pareto最优解是指那些在所有可能解中无法在所有目标函数上同时改进的解，它们构成了Pareto最优前沿。MCSA算法的独特之处在于它不处理所有的解，而是选择部分Pareto最优解进行进化操作，这有助于减少计算复杂性并提高收敛效率。 多样性保存机制是MCSA的关键组成部分，它确保了解集的分布特性，防止过早收敛或陷入局部最优。通过这种方式，算法能够在寻找Pareto最优前沿的同时，保持解的多样性和分布的均匀性，这对于理解和探索多目标问题的解决方案空间至关重要。 实验部分对比了MCSA与其他知名多目标优化算法，如SPEA（Strength Pareto Evolutionary Algorithm）和NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）。结果表明，MCSA在解集的均匀性、多样性和解的精确度上表现出优势，同时在算法的收敛速度上也更胜一筹，这证明了MCSA在多目标优化问题上的有效性。 这篇论文提出的MCSA算法提供了一种新的、高效的多目标优化策略，尤其适用于处理复杂的问题，能够快速找到接近Pareto最优前沿的解决方案，且保持了解的多样性和分布质量。这一研究对于多目标优化领域的理论发展和技术应用都具有重要的参考价值。