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| 基于信息熵的量子免疫遗传算法 | |
| 作者姓名： | 陈晓峰 杨广明 |
| 作者单位： | 东北大学软件学院 |
| 基金项目： | 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110042120027) |
| 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 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |