免疫网络改进的多目标粒子群优化算法及供电优化应用

"本文介绍了一种改进的多目标粒子群优化算法，该算法结合了免疫网络，用于解决约束优化问题，旨在提升收敛性能和求解质量。算法包括速度迁移策略、自适应方差变异策略以及基于聚类的免疫网络策略，并在电弧炉供电优化模型中得到应用，实现了节能、缩短冶炼时间和延长炉衬寿命的效果，验证了算法的有效性。" 多目标粒子群优化算法（MOPSO）是一种基于群体智能的优化技术，常用于处理具有多个相互冲突的目标函数的优化问题。然而，在处理约束优化问题时，MOPSO可能会面临收敛性能和解的质量之间的权衡问题，即难以同时保证找到全局最优解和维持种群多样性。 本文提出了一种基于免疫网络的改进MOPSO算法（IN-MOPSO）。免疫网络借鉴了生物免疫系统的机制，能够有效地捕获和存储信息，有助于种群的协同搜索。在IN-MOPSO中，免疫网络被用来交换和传播种群中的最优信息，从而增强算法的全局探索能力。这种协同搜索机制有助于避免早熟收敛，同时保持种群的多样性。 速度迁移策略是IN-MOPSO的一个关键组成部分，它调整粒子的速度，使得搜索空间的探索更加均衡，有利于跳出局部最优。自适应方差变异策略则根据种群的当前状态动态调整变异率，这能够在保持搜索活力的同时，防止过度变异导致的解质地下降。 此外，基于聚类的免疫网络策略通过聚类算法将相似的解决方案分组，有助于发现潜在的优秀区域，并促进种群向更优解的演化。这种方法能够更好地处理多目标优化中的复杂性和矛盾性。 在电弧炉供电优化模型的应用中，IN-MOPSO成功地减少了电力消耗，缩短了冶炼时间，并提高了炉衬的使用寿命。这些结果表明，IN-MOPSO不仅在理论上具有优势，而且在实际问题中也表现出强大的应用潜力。 总结来说，本文的改进多目标粒子群优化算法结合了免疫网络和多种策略，提升了算法在解决约束优化问题时的性能，尤其是在电弧炉供电优化这类实际问题中的应用效果，为多目标优化领域的研究提供了新的思路和工具。