改进的Pareto多目标克隆进化算法：均匀前沿与高效收敛

本文主要探讨了一种针对多目标优化问题的新型算法——非主导帕累托克隆进化算法(NPCA, Non-dominated Pareto Clonal Algorithm)。在多目标优化领域，传统的进化算法往往面临收敛速度慢、易出现退化和早熟的问题，这些问题可能导致算法性能的下降。NPCA旨在解决这些问题，它结合了精英保留策略、基于近邻规则的环境选择以及免疫克隆算法的比例克隆思想。 精英保留策略确保了算法在搜索过程中保留最优解，防止过早收敛；基于近邻规则的环境选择机制使得算法能够动态调整搜索空间，提高适应性；而比例克隆则借鉴了免疫系统中的多样性维持机制，有助于生成更多多样化的解，避免算法陷入局部最优。 作者们利用ZDT和DTLZ等部分多目标优化测试函数对NPCA进行了性能评估。结果表明，NPCA成功地生成了更加均匀的帕累托前沿，这意味着算法能同时优化多个目标，而且解的分布更加平衡，避免了传统多目标优化算法可能出现的解决方案过于集中在某一区域的现象。这显著提高了算法的收敛性，使得NPCA在处理复杂多目标优化问题时表现出了优越性。 此外，本文还提到了该研究得到了国家高技术研究发展计划、国家自然科学基金项目以及大学生创新性实验项目的资助，这体现了该研究的学术价值和实际应用前景。多目标优化问题、多目标进化算法、多目标优化免疫算法和NPCA算法是本文的核心关键词，反映出研究者们关注的重点和研究领域的前沿动态。 NPCA作为一种改进的多目标优化方法，通过集成多种策略，不仅提高了算法的稳定性和收敛速度，还展示了在解决多目标优化问题上的优势，对于提高多目标优化算法的整体性能具有重要意义。