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用于求解多目标优化问题的克隆选择算法被引量：10: 2007年; 提出一种用于求解多目标优化问题的新算法,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,以适应多目标优化问题存在一系列无法相互比较的Pareto-最优解的特点;对非支配抗体进行选择,有利于算法向着理想Pareto-前端搜索,而且加快了收敛速度;克隆操作实现了全局择优,有利于得到分布较广的Pareto-前端;采用非一致性变异操作以提高算法的局部搜索能力,有利于所得解的多样性.与已有算法相比,新算法所得的最优解分布最广,很大程度上支配着其他算法得到的最优解,评价指标S降低到了3%以下.; 尚荣华马文萍焦李成张伟; 关键词：克隆选择多目标优化性能评价

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教育部科学技术研究重点项目(02073)