基于合作模型的协同免疫多目标优化算法

戚玉涛; 刘芳; 任元; 刘静乐; 焦李成

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2014.05.005

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基于合作模型的协同免疫多目标优化算法

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于合作模型的协同免疫多目标优化算法
- A Cooperative Immune Coevolutionary Algorithm for Multi-Objective Optimization
- 电子学报 2014年42卷第5期页码：858-867
- 作者机构：
  
  1. 西安电子科技大学计算机学院,陕西,西安,710071
  2. 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室,陕西,西安,710071
  3. 西安电子科技大学计算机学院,陕西,西安,710071
  4. 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室,陕西,西安,710071
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家教育部博士点基金 (No.20090203120016，No.20100203120008);中国博士后科学基金 (No.20090461283，No.20090451369，No.201104658);陕西省自然科学基础研究计划 (No.2011JQ8010);中央高校基本科研业务费专项资金 (No.K5051203007，No.K5051203002，No.K5051302023);国家自然科学基金 (No.61272279);新世纪支持计划 (No.NCET-12-0920);国家重点基础研究发展计划 (No.2013CB329402);高等学校学科创新引智计划 (No.B07048);教育部长江学者和创新团队发展计划 (No.IRT1170)
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2014.05.005
  中图分类号： TP301
- 纸质出版：2014
- 稿件说明：
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戚玉涛, 刘芳, 任元, 等. 基于合作模型的协同免疫多目标优化算法[J]. 电子学报, 2014,42(5):858-867.

QI Yu-tao, LIU Fang, REN Yuan, et al. A Cooperative Immune Coevolutionary Algorithm for Multi-Objective Optimization[J]. Acta Electronica Sinica, 2014, 42(5): 858-867.
戚玉涛, 刘芳, 任元, 等. 基于合作模型的协同免疫多目标优化算法[J]. 电子学报, 2014,42(5):858-867. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.05.005.

QI Yu-tao, LIU Fang, REN Yuan, et al. A Cooperative Immune Coevolutionary Algorithm for Multi-Objective Optimization[J]. Acta Electronica Sinica, 2014, 42(5): 858-867. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.05.005.

摘要

本文针对多目标优化问题Pareto最优解集合(PS)的分布特点，构造了一种基于新的子任务划分方法的合作型协同进化模型，并将该模型引入人工免疫系统中，提出了一种基于合作模型的协同免疫多目标优化算法(A Cooperative Immune Coevolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization

CICAMO).CICAMO算法运用Tchebycheff分解方法进行子种群划分，然后对各个子种群建立线性概率统计模型分段逼近整个PS，在抗体繁殖上结合了克隆选择和模型采样两种方式.实验结果表明，CICAMO算法在求解质量和收敛速度上均表现良好，尤其对于决策变量非线性相关的多目标优化问题，性能尤为突出.

Abstract

According to the distribution characteristics of the Pareto set (PS) of multi-objective optimization problems (MOPs)

a cooperative coevolutionary model with new problem decomposition method was designed.By introducing the proposed coevolutionary model into artificial immune system

a cooperative immune coevolutionary algorithm for multi-objective optimization (CICAMO) was proposed.In CICAMO

the Tchebycheff decomposition method is employed to divide sub-populations at first

and then linear probabilistic models are built for each sub-population to piecewise approximate the distribution of the whole PS.In antibody reproducing step

two types of approaches based on clonal selection and model sampling are employed.Experimental results indicate that CICAMO can achieve a good performance in terms of both solution quality and convergence rate

especially when solving MOPs with non-linear relationship between decision variables.

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