摘要：针对噪声环境下非线性多目标概率优化问题,提出问题求解的自适应采样免疫优化算法.在算法设计中,基于克隆选择原理,设计小种群的算法进化框架;提出目标值估计法自适应确定个体的样本大小并估算其目标值;借助传统快速非支配排序法,种群被分割成多级非支配子群协同进化;设计动态交叉分布指数的模拟二进制交叉加强各子群之间的信息交流;设计动态变异分布指数的多项式变异、均匀变异,以及自适应变异概率平衡全局、局部探索.最后,借助3个理论测试问题、海铁联运能耗优化问题以及9个代表性的比较算法,数值实验结果表明,此算法寻优效率优势显著、搜索效果优越、稳定性好.

摘要：探讨求解随机变量分布特征信息未知情形下多目标概率优化问题的免疫优化算法。在算法设计中,基于免疫理论的运行机理,借助快速非支配排序法,将进化种群分割为多个类型子群;利用模拟二进制交叉加强各子群间的信息交流;采用多项式变异和均匀变异展开全局探索和局部开发;设计样本采样方案使个体动态获取样本大小。比较性的数值实验表明,所提算法的搜索效果、运行效率等具有明显优势,且对求解复杂多目标概率优化具有一定应用潜力。