基于免疫记忆克隆选择算法的多目标无功优化

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结合免疫记忆学说和克隆选择原理,提出了一种解决多目标无功优化问题的免疫记忆克隆选择算法。该算法针对多目标无功优化问题的特点,采用以拥挤距离为适应度的自适应克隆方式,实现了种群的扩张,保证了所得解集的均匀性;引入非一致性变异算子,使该算法同时具备全局均匀搜索能力和局部精确寻优能力;采用交叉重组算子实现了抗体间的协作,促进不同抗体间信息的交流;通过抗体群更新操作,一方面保证了算法的收敛速度,另一方面确保了所得解集均匀分布;引入记忆单元概念,可以有效抑制寻优过程中出现的退化现象,确保了种群的多样性。以IEEE-
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