25、并行混合克隆选择与蛙跳算法：从理论到实验的优化探索及非均匀圆形天线阵列多目标设计

并行混合克隆选择与蛙跳算法：从理论到实验的优化探索及非均匀圆形天线阵列多目标设计

在优化算法领域，不断有新的方法和思路涌现，以解决各类复杂的优化问题。本文将介绍一种并行混合克隆选择与蛙跳算法（P - AISFLA），并深入探讨其在基准函数测试中的表现。同时，还会涉及非均匀圆形天线阵列的多目标设计问题，以及如何运用NSGA - II算法来实现更优的设计。

并行混合克隆选择与蛙跳算法（P - AISFLA）

算法步骤

• 抗体变异 ：
  • 首先定义参数 $\tau_1$ 和 $\tau_2$，其中 $\tau_1 = (\sqrt{2} \times \sqrt{D})^{-1}$，$\tau_2 = (\sqrt{2} \times D)^{-1}$。这里的 $\theta_{i}={\theta_1, \theta_2, \cdots, \theta_D}$，$i = 1, 2, 3, \cdots, N_c$，$j = 1, 2, \cdots, D$，参数 $\theta_{i}^{j}$ 是抗体 $ab_{i}^{j}$ 的变异步长，$\tau_1$ 和 $\tau_2$ 分别是整体步长和个体步长。
  • 计算变异克隆的亲和力，在抗体进行亲和力变异时，亲和力较好的变异会被刺激，而较差的则会受到抑制。选择亲和力较高的值用于下一代，而亲和力较低的抗体将被删除。
• 抗体约束 ：
  • 灵感来源于脊椎动物免疫系统的抗体约束机制，包括抑制和补充过程。该步骤通过消除群体中一