11、人工免疫系统在多目标优化中的应用

人工免疫系统在多目标优化中的应用

1. 引言

在现实世界中，许多优化问题涉及多个目标，每个目标之间可能存在冲突。例如，在物流和供应链管理中，我们需要同时最小化成本和风险，同时最大化效益。这类问题被称为多目标优化问题（MOPs）。传统的数学编程技术在处理高度非线性问题或目标函数无法用代数形式表示的情况下可能表现不佳。因此，元启发式算法成为了解决这些问题的有效工具。

2. 元启发式算法及其应用

元启发式算法是一类能够在合理时间内提供足够好的解决方案的算法，适用于具有高度非线性或非常大的搜索空间的问题。其中，人工免疫系统（AIS）是一种受到自然免疫系统启发的元启发式算法，因其强大的学习、适应和记忆能力而备受关注。AIS已经在多个领域取得了显著成果，如异常检测、模式识别和数值优化等。

2.1 自然免疫系统的隐喻

自然免疫系统是一个复杂的防御和维护系统，具备学习、记忆和适应能力。这些特性使得AIS在解决复杂问题时表现出色。根据伯内特的克隆选择原理，当抗原（外来实体）侵入身体屏障时，抗体会被激活并与抗原结合。这种机制被用于设计克隆选择算法（CSA），以解决模式识别和数值优化问题。

3. 人工免疫系统在多目标优化中的应用

在多目标优化中，AIS通过模拟免疫系统的功能来寻找最优解。例如，基于克隆选择原理和超体积选择机制的多目标人工免疫系统（MOAIS-HV）被提出，以解决多目标优化问题。MOAIS-HV旨在通过增加解的多样性和提高解的质量来应对复杂多目标优化问题。

3.1 MOAIS-HV的工作原理

MOAIS-HV的核心在于克隆选择和超体积选择机制。克隆选择机