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

电力系统无功优化对确保电力系统优化运行具有重要作用,它直接关系到电力系统运行的安全性与经济性。在已有研究成果的基础上,提出了单目标／多目标的导向搜索算法与单目标／多目标的动态多群体自适应差分进化算法,对电力系统静态单目标无功优化、静态多目标无功优化、动态单目标无功优化、动态多目标无功优化、典型函数优化等问题进行了深入的研究和探讨。-Reactive power optimization to ensure the optimal operation of the power system pla

现有的向量加权稳健波束形成方法只有在指向误差较小的情况下才能有效估计目标的信号功率；矩阵加权波束形成方法在指向误差较大时，虽然可以估计目标的信号功率，但是它的系统实现复杂度与向量加权稳健波束形 成方法相比较大。针对以上问题，该文提出基于半正定秩松弛(SDR)方法的稳健波束形成，该方法优化模型中的目标函数与Capon 算法的目标函数相同，优化变量为加权向量的协方差矩阵，并约束方向图的主瓣幅度波动范围、旁瓣电平，协方差矩阵的秩为1。-The existing vector weighted ro