7、探索人工免疫系统及其在多目标优化中的应用

探索人工免疫系统及其在多目标优化中的应用

1. 引言

在过去的几十年中，元启发式算法因其在解决复杂问题方面的出色表现而被广泛应用。特别是多目标优化问题（MOPs），由于其实际应用场景广泛，吸引了众多研究者的关注。尽管传统数学规划技术在某些条件下可能失效，但元启发式算法却能在合理时间内提供足够好的近似解。其中，人工免疫系统（AIS）作为一种新兴的元启发式方法，因其独特的生物学启发机制而在多个领域展现出巨大的潜力。

1.1 人工免疫系统的起源与发展

人工免疫系统（AIS）是从自然免疫系统中汲取灵感而设计的一种计算模型。自然免疫系统具备学习、记忆和适应等特性，这些特性被应用于开发AIS以解决各类复杂问题。自20世纪90年代以来，随着理论免疫学的发展，AIS逐渐成为一种重要的计算智能工具，广泛应用于异常检测、优化、数据挖掘等领域。

1.2 克隆选择原理

克隆选择原理是AIS的核心机制之一，它模仿了生物体内免疫细胞对抗原的响应过程。当免疫细胞识别到外来抗原时，会迅速复制自身形成大量克隆，并通过突变提高其对抗原的亲和力。最终，经过选择保留下来的高亲和力克隆将参与免疫反应，而低亲和力或相似的克隆则被淘汰。这种机制不仅促进了多样性的保持，还加速了优化过程。

2. 多目标优化中的AIS

多目标优化是指同时考虑多个相互冲突的目标函数进行优化的过程。与单目标优化不同，多目标优化寻求的是帕累托最优解集，而非单一最优解。由于实际问题往往涉及多个目标，因此多目标优化具有重要的现实意义。近年来，基于AIS的多目标优化算法逐渐兴起，成为解决这类问题的有效手段之一。

2.1 MOAIS-HV算法 </