基于pareto的多目标克隆进化算法

为了克服部分多目标进化算法中容易出现退化与早熟，造成收敛速度过慢的不足，结合精英保留策略、基于近部规则的环境选择以及免疫克隆算法中的比例克隆等思想，提出一种基于pareto的多目标克隆进化算法npca(non-dominatedparetoclonalalgorithm)。通过部分多目标优化测试函数zdt和dtlz对算法进行了性能测试，验证了该算法能获得分布更加均匀的parcto前沿，解的收敛性明显优于典型的多目标进化算法。