摘要:提出了一种新型的人工免疫算法用来解决多目标函数优化问题。基于自然免疫系统固有的优良特性对算法进行了设计和分析。 最后,算法对3个较复杂的多目标问题进行了优化,优化结果能很好地覆盖问题的Pareto最优面,并且把算法与某些混合遗传算法进行 了对比实验,表明人工免疫算法在解决多目标优化问题上具有可观的研究前景。 -Abstract:In order to effectively solve multiobjective optimization problems, a novel

基于NSGA-Ⅱ算法的区域覆盖卫星星座优化将一种基于Pareto最优概念的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)引入区域覆盖侦察卫星星座的多目标优化设计-Algorithm based on NSGA-Ⅱ regional coverage satellite constellation will be based on the concept of Pareto optimal fast non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-Ⅱ) the

其中包含《用遗传算法求平面点列的最小包容圆》和《平面点列最小覆盖圆的计算方法》两篇计算最小覆盖圆的论文。-Including the 《flat spots with Genetic Algorithm Minimum Contain circle》and 《flat spots round out the calculation of minimum coverage》Calculation of minimum coverage round two papers.