国家教育部博士点基金(20030701013)
- 作品数：3 被引量：103H指数：3
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- 求解SAT问题的量子免疫克隆算法被引量：53
- 2007年
- 将量子计算应用于人工免疫系统中的克隆算子,提出了一种基于量子编码的免疫克隆算法(Quantum-InspiredImmuneClonalAlgorithm,QICA)来求解SAT问题,并从理论上证明了算法的全局收敛性.算法中采用量子位的编码方式来表达种群中的抗体,针对这种编码方式采用量子旋转门和动态调整旋转角度策略对抗体进行演化,加速原有克隆算子的收敛;利用克隆算子的局部寻优能力强的特点,在各个子群体间采用量子交叉操作来增强信息交流,提高种群的多样性防止早熟.实验中,用标准SATLIB库中的3700个不同规模的标准SAT问题对QICA的性能作了全面的测试,并与单纯的量子遗传算法和简单免疫克隆算法以及著名的WalkSAT和PFEA2算法进行比较,仿真实验表明:QICA具有更高的成功率和运算效率.对于具有250个变量、1065个子句的SAT问题,QICA也仅用了1.357s,显示出了优越的性能.
- 李阳阳焦李成
- 关键词：遗传算法人工免疫系统SAT问题
- 量子克隆遗传算法被引量：7
- 2007年
- 遗传算法是解决优化问题的一种有效方法,但在实际应用中也存在着收敛速度慢、早熟等问题,使得其结果极不稳定。本文将遗传算法和量子理论相结合并利用免疫系统中所特有的克隆算子,针对0/1背包问题,提出了一种改进的进化算法——量子克隆遗传算法(QCA)。它能有效地避免早熟,且具有收敛速度快的特点。
- 李阳阳焦李成
- 关键词：遗传算法0/1背包
- 量子进化算法被引量：43
- 2006年
- 进化算法是解决优化问题的一种有效方法,但在实际应用中也存在收敛速度慢、早熟等问题,大大影响了其应用效果。本文将进化算法和量子理论结合,提出一种新的理论框架-量子进化理论及其学习算法。算法借鉴量子理论,采用量子染色体的表示形式,能使一个染色体同时表示多个状态;模拟量子坍塌的随机观察能带来丰富的种群;同时构造具有量子特点的交叉变异算子,能在防止算法早熟的同时使算法更快收敛。本文不仅从理论上证明了这一理论框架的全局收敛性, 仿真计算也表明了此算法的优越性。
- 杨淑媛焦李成刘芳
- 关键词：进化
