求解多目標０／１背包問題的克隆選擇算法

摘要：提出一種用于求解多目標0/1背包問題的新算法，新算法將抗體群中的抗體分為支配抗體和非支配抗體代替傳統算法中對所有個體分配適應度值，解決了多目標優化問題中解的多樣性的問題，先通過克隆操作實現全局擇優，得到分布較廣的Pareto-前端，接著采用免疫基因操作提高算法的局部搜索能力，同時采用抗體修正操作對由免疫基因等操作產生的不可行解進行修正，保證抗體在可行解范圍內，并實現局部搜索，該算法與已有算法相比能更好地保持解的多樣性、均勻性以及收斂性，仿真實驗表明，新算法所得的Pareto-前端分布最廣，所得的解能較好地收斂到Pareto-前端，并且將均勻性評價指標降低到1％以下。