模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (6): 862-868    DOI:
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量子协同免疫动态优化算法*
吴秋逸,焦李成,魏峻,李阳阳
西安电子科技大学 智能信息处理研究所 智能感知与图像理解教育部重点实验室 西安 710071
Quantum Cooperative Immune Algorithm for Dynamic Optimization Problem
WU Qiu-Yi, JIAO Li-Cheng, WEI Jun, LI Yang-Yang
Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China,Institute of Intelligent Information Processing, Xidian University, Xi'an 710071

全文: PDF (878 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 基于协同策略和量子免疫计算理论,提出量子协同免疫动态优化算法,并从理论上证明算法的全局收敛性.该算法采用量子比特编码表达种群中的抗体,并采用量子旋转门和动态调整旋转步长策略来演化抗体,加速原有克隆算子的收敛.该算法中引入协同策略增强子群体间的信息交流,提高种群的多样性,同时利用量子编码种群的关联性,使算法具有更强的稳定性,能够较好地适应于动态问题的求解.文中通过一系列动态背包测试问题和交叉验证(t检验)实验表明,量子协同免疫动态优化算法具有更强的鲁棒性和适应性,显示出较优越的性能.
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作者相关文章
吴秋逸
焦李成
魏峻
李阳阳
关键词 量子编码人工免疫系统协同理论动态优化    
Abstract:A quantum cooperative immune algorithm is proposed for dynamic optimization problem, which is based on the synergism strategy and principles of quantum-inspired immune computing, and its global convergence is proved in theory. Individuals in a population are represented by quantum bits(qubits).In the individual's updating, the quantum rotation gate strategy and the dynamic adjusting rotation angle mechanism are applied to accelerate convergence. By using cooperative strategy, the information between the subpopulations is exchanged and the diversity of the population is improved. The stability of the proposed algorithm is strengthened to make it fit for the dynamic problem by introducing the relevance of quantum population. In the experiment, the quantum cooperative immune algorithm is tested on dynamic problem and compared with other algorithms by t test. The results indicate that the proposed algorithm has good robustness and adaptability.
Key wordsQuantum Bit    Artificial Immune System    Cooperative Theory    Dynamic Optimization   
收稿日期: 2008-09-08     
ZTFLH: TP181  
基金资助:国家863计划项目(No. 2006AA01Z107)、国家973计划项目(No.2006CB705700)、国家自然科学基金项目(No.60703108)和陕西省自然科学基金项目(No.2007F32)资助
作者简介: 吴秋逸,女,1983年生,博士研究生,主要研究方向为智能优化计算、量子进化计算、数据挖掘.E-mail: diwudiwu@126.com.焦李成,男,1959年生,教授,博士生导师,主要研究方向为进化计算、神经网络、子波理论、数据挖掘.魏峻,男,1971年生,博士研究生,主要研究方向为模式识别、图像处理、进化计算.李阳阳,女,1979年生,博士,讲师,主要研究方向为量子进化计算、人工免疫系统.
引用本文:   
吴秋逸,焦李成,魏峻,李阳阳. 量子协同免疫动态优化算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(6): 862-868. WU Qiu-Yi, JIAO Li-Cheng, WEI Jun, LI Yang-Yang. Quantum Cooperative Immune Algorithm for Dynamic Optimization Problem. , 2009, 22(6): 862-868.
链接本文:  
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