混沌量子免疫算法

利用混沌搜索的遍历性和量子计算的高效性,提出一种用于连续空间优化的混沌量子免疫算法。用量子位编码初始群体,用量子旋转门实现个体更新。在量子旋转门中引入两种幅值不同的混沌变量改变转角的大小,小幅值混沌变量用于优良个体的克隆扩增,实现局部搜索;大幅值混沌变量用于较差个体的突变,实现全局优化。证明了算法的收敛性。实验表明,该算法能显著改善免疫优化算法的搜索能力和效率。