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MATLAB Pareto 克隆选择_免疫克隆_免疫多目标_非支配解_bbb.rar

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简介：
本资源提供了基于MATLAB实现的Pareto克隆选择算法代码，用于解决免疫多目标优化问题，特别适用于寻找非支配解集。 本段落提出了一种新的基于Pareto多目标进化免疫算法（PMEIA）。该算法在每一代的进化群体中选取最优非支配抗体，并将其保存到记忆细胞文档中，同时引入Parzen窗估计法来计算记忆细胞的熵值，根据熵值对记忆细胞文档进行动态更新。这样可以使算法更接近理想中的Pareto最优边界搜索。此外，在目标空间的不同情况下应用克隆选择策略，有助于获得分布广泛的Pareto最优解，并且加快了收敛速度。与现有的算法相比，PMEIA在收敛性、多样性以及解的分布性方面均有显著提升。

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  • MATLAB Pareto 克隆选择_免疫克隆_免疫多目标_非支配解_bbb.rar
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    本资源提供了基于MATLAB实现的Pareto克隆选择算法代码，用于解决免疫多目标优化问题，特别适用于寻找非支配解集。 本段落提出了一种新的基于Pareto多目标进化免疫算法（PMEIA）。该算法在每一代的进化群体中选取最优非支配抗体，并将其保存到记忆细胞文档中，同时引入Parzen窗估计法来计算记忆细胞的熵值，根据熵值对记忆细胞文档进行动态更新。这样可以使算法更接近理想中的Pareto最优边界搜索。此外，在目标空间的不同情况下应用克隆选择策略，有助于获得分布广泛的Pareto最优解，并且加快了收敛速度。与现有的算法相比，PMEIA在收敛性、多样性以及解的分布性方面均有显著提升。
     
  • 免疫克隆筛选算法
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    简介：免疫克隆筛选算法是一种受生物免疫系统启发的计算模型，用于优化和搜索问题中选择、复制及变异候选解，以达到全局最优或近似最优解。 详细的主函数负责整个程序的流程控制，初始化模块用于设置初始参数和状态，克隆模块实现复制操作以增加种群多样性，变异模块通过随机改变个体特征来引入新的解决方案，选择模块则根据适应度值挑选出最优解进行下一轮迭代。
     
  • 基于MATLAB的免疫克隆算法
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    本研究提出了一种基于MATLAB平台实现的免疫克隆算法，旨在优化复杂问题求解过程中的搜索效率和精度。 从国外网站下载的资料我不太懂，想与大家分享一下。
     
  • 基于人工免疫克隆选择算法的调度优化 MATLAB 源码
    优质
    本源代码实现了一种利用人工免疫系统中的克隆选择理论进行调度问题优化的方法，通过模拟生物体免疫系统的机制来提高解的质量和搜索效率。该程序使用MATLAB编写，适用于研究与工程应用中复杂的调度优化任务。 人工免疫克隆选择算法是一种相对较新的智能算法，其基本结构与遗传算法类似。以下源码是为解决网络节点分组调度问题而设计的。
     
  • 关于量子免疫克隆算法的研究
    优质
    《关于量子免疫克隆算法的研究》一文探讨了结合量子计算与生物免疫原理的新颖优化方法，旨在提高复杂问题求解效率。 关于包含量子免疫克隆算法的论文资料，希望这些内容对你有帮助。
     
  • Matlab中的克隆选择算法
    优质
    本文章介绍了在MATLAB环境下实现的一种仿生智能优化算法——克隆选择算法。该文详细解释了克隆选择算法的基本原理及其应用，并提供了具体的编程实例与仿真结果，旨在为相关领域的研究人员和工程师提供参考。 克隆选择算法在Matlab中的实现。
     
  • 【背包问题】利用量子免疫克隆算法解决的MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种创新的方法来解决经典的背包问题，采用量子免疫克隆算法，并附有详细的MATLAB实现代码。此方法结合了量子计算与生物免疫系统原理，旨在优化选择过程以最大化包内物品价值总和，同时不超出规定的重量限制。该代码为研究者及学生探索先进优化技术提供了宝贵工具。 基于量子免疫克隆算法求解背包问题的MATLAB代码。
     
  • 基于量子启发的免疫克隆算法用于全局优化
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    本研究提出了一种受量子计算原理启发的新型免疫克隆算法，旨在提升复杂问题的全局优化能力，适用于各类非线性优化场景。 基于量子计算的概念与原理，我们提出了一种新的免疫克隆算法——量子启发免疫克隆算法（QICA），用于解决全局优化问题。在该算法中，抗体被复制并分为若干亚群，每个亚群中的抗体使用多态基因量子位表示。更新过程中采用了通用的量子旋转门策略和动态调节角度机制来加速收敛过程；同时利用量子非门实现量子突变操作以避免过早收敛现象的发生。此外，提出的量子重组技术实现了不同亚群之间的信息交流，从而提升了搜索效率。理论分析表明QICA能够有效地向全局最优解趋近。 为了验证QICA的性能，在实验的第一阶段中采用了10个无约束基准函数和13个约束基准函数进行测试。结果显示与其它改进遗传算法相比，QICA在求解质量和计算成本方面具有明显优势。第二阶段则将该算法应用于实际问题——直接序列码分多址系统中的多用户检测，并取得了令人满意的结果。