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基于信息熵的量子免疫遗传算法
  • 161
  • 239
  • 作者

    陈晓峰杨广明

  • 单位

    东北大学软件学院

  • 摘要
    针对目前的量子进化算法在高维函数优化时容易陷入局部最优,利用信息熵的概念,将量子进化算法和免疫遗传算法进行改进与融合,提出一种基于信息熵的量子免疫遗传算法.该方法对抗体采用相位编码,用信息熵准确地度量量子比特的不确定信息;提出了一种按变量的种群熵降序排列的邻域搜索策略;对于抗体之间的相似度,给出了一种按个体熵相同变量位数的度量方法;用繁殖概率对抗体的多样性进行评价,并分别以函数优化问题和VRPSDP问题进行了仿真验证.研究结果表明:该算法收敛速度快,求解精度高.
  • 关键词

    量子免疫遗传算法信息熵量子进化算法免疫遗传算法函数优化VRPSDP相位编码邻域搜索策略

  • 基金项目(Foundation)
    高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110042120027)；
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