【摘 要】
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提出一种用于求解多目标0/1背包问题的新算法.新算法将抗体群中的抗体分为支配抗体和非支配抗体代替传统算法中对所有个体分配适应度值,解决了多目标优化问题中解的多样性的
【机 构】
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西安电子科技大学智能信息处理研究所
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划资助项目(2001CB309403,2006CB705700);国家自然科学基金重点资助项目(60133010,60372045).`
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提出一种用于求解多目标0/1背包问题的新算法.新算法将抗体群中的抗体分为支配抗体和非支配抗体代替传统算法中对所有个体分配适应度值,解决了多目标优化问题中解的多样性的问题.先通过克隆操作实现全局择优,得到分布较广的Pareto-前端,接着采用免疫基因操作提高算法的局部搜索能力,同时采用抗体修正操作对由免疫基因等操作产生的不可行解进行修正,保证抗体在可行解范围内,并实现局部搜索.该算法与已有算法相比能更好地保持解的多样性、均匀性以及收敛性.仿真实验表明,新算法所得的Pareto-前端分布最广,所得的解能较好地
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