多目標免疫優化演算法

『壹』 基於遺傳演算法的多目標優化演算法

在面對多目標優化問題時，我們常常會遇到在提高一個目標函數的同時，需要犧牲另一個目標函數的情況。這些情況下，我們尋求的解被稱為Pareto最優解，即在所有目標函數上都不可能進一步優化解而不會損害其他目標。

為解決此類問題，一種高效方法是採用遺傳演算法中的gamultiobj函數。此函數是MATLAB提供的用於求解多目標優化問題的工具，特別適用於尋求Pareto最優解。具體使用時，我們首先定義問題的函數handle，指定目標函數的數量、決策變數的數量、上下界和約束條件。

接著，設置遺傳演算法的參數，如Pareto最優解的比例、種群大小、最大遺傳代數、適應度函數的偏差閾值等，並調用gamultiobj函數執行演算法。函數執行後，會返回最優解及其對應的目標函數值。

以一個具體例題為例，我們將目標函數定義為兩個目標，然後通過設置參數調用gamultiobj函數。運行結果展示了Pareto最優解的分布情況，以及所找到的最優解的詳細信息。通過這種方式，我們可以有效地解決多目標優化問題。

為了更深入理解多目標優化演算法及其在實際中的應用，推薦參考相關文獻。例如，《MATLAB智能演算法-30個案例分析》一書提供了豐富的實例和理論指導，《多目標規劃有效性理論》深入探討了多目標規劃的理論基礎，《基於多目標規劃的DEA》一文則展示了多目標規劃在實際問題中的應用。

『貳』 多目標智能優化演算法及其應用的序言

大多數工程和科學問題都是多目標優化問題，存在多個彼此沖突的目標，如何獲取這些問題的最優解，一直都是學術界和工程界關注的焦點問題.與單目標優化問題不同，多目標優化的本質在於，大多數情況下，某目標的改善可能引起其他目標性能的降低，同時使多個目標均達到最優是不可能的，只能在各目標之間進行協調權衡和折中處理，使所有目標函數盡可能達到最優，而且問題的最優解由數量眾多，甚至無窮大的Pareto最優解組成。
智能優化演算法是一類通過模擬某一自然現象或過程而建立起來的優化方法』這類演算法包括進化演算法、粒子群演算法、禁忌搜索、分散搜索、模擬退火、人工免疫系統和蟻群演算法等。和傳統的數學規劃法相比，智能優化演算法更適合求解多目標優化問題。首先，大多數智能優化演算法能同時處理一組解，演算法每運行一次，能獲得多個有效解。其次，智能優化演算法對Pareto最優前端的形狀和連續性不敏感，能很好地逼近非凸或不連續的最優前端。目前，智能優化演算法作為一類啟發式搜索演算法，已被成功應用於多目標優化領域，出現了一些熱門的研究方向，如進化多目標優化，同時，多目標智能優化演算法在電力系統、製造系統和控制系統等方面的應用研究也取得了很大的進展。
本書力圖全面總結作者和國內外同行在多目標智能優化演算法的理論與應用方面所取得的一系列研究成果。全書包括兩部分，共8章。第一部分為第1-4主要介紹了各種多目標智能優化演算法的理論。其中第1章為緒論，介紹各種智能優化演算法的基本思想和原理。第2章介紹多目標進化演算法，主要描述多目標進化演算法的基本原理、典型演算法和各種進化機制與策略，如混合策略、協同進化和動態進化策略等。第3章介紹多目標粒子群演算法，包括基本原理、典型演算法、混合演算法和交互粒子群演算法等。第4章描述除粒子群演算法和進化演算法之外的其他多目標智能優化演算法，主要介紹多目標模擬退火演算法、多目標蟻群演算法、多目標免疫演算法、多目標差分進化演算法和多目標分散搜索等。
第二部分為第5-8章，主要介紹了多目標智能優化演算法的應用』包括神經網路優化、生產調度、交通與物流系統優化、電力系統優化及其他。第5章描述人工神經網路的多目標優化，主要包括Pareto進化神經網路、徑向基神經網路、遞歸神經網路和模糊神經網路。第6章介紹交通與物流系統優化，主要描述了智能優化演算法在物流配送、城市公交路線網路和公共交通調度等方面的應用。