摘要：针对无先验随机分布信息的单目标概率约束规划,探讨了微种群免疫优化算法。算法设计中,受危险理论启发设计微种群免疫优化算法进化框架;借助估计值的误差幅度,提出2个方法分别估计概率值和目标值;依据个体间的优劣关系,划分群体为3个类型子群协同进化;构建生命周期模型,设计自适应的交叉与变异概率、变异策略,结合交叉算子促进子群信息有效交流,并沿不同方向协同进化。数值实验统计结果说明:所提算法拥有良好的搜索效率、搜索效果及降噪能力,具有一定的竞争力和应用潜力。

摘要：针对未知随机变量分布环境下的非线性概率优化模型,探讨微种群免疫优化算法。算法设计中,基于危险理论的应答模式,设计隐并行优化结构;经由自适应采样方法辨析优质和劣质个体;通过动态调整个体的危险半径确定危险区域和不同类型子群;利用多种变异策略指导个体展开多方位局部和全局搜索。该算法的计算复杂度依赖于迭代数、变量维数和群体规模,其具有进化种群规模小、可调参数少和结构简单等优点。借助理论测试例子和公交车调度问题,比较性的数值实验显示,此算法在寻优效率、搜索效果等方面均有一定的优势,对复杂概率优化模型有较好潜力。