模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2007, Vol. 20 Issue (5): 654-660    DOI:
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求解连续空间优化问题的混沌量子免疫算法*
李盼池1,2,李士勇1
1.哈尔滨工业大学 控制科学与工程系 哈尔滨 150001
2.大庆石油学院 计算机科学系 大庆 163318
A Chaos Quantum Immune Algorithm for Continuous Space Optimization
LI Pan-Chi1,2, LI Shi-Yong1
1.Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology,
Harbin 150001
2.Department of Computer Science, Daqing Petroleum Institute, Daqing 163318

全文: PDF (488 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 将混沌搜索的遍历性和量子计算的高效性融合到免疫优化中,提出一种用于连续空间优化的混沌量子免疫算法.该方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2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,实现全局搜索.并证明算法的收敛性.实验表明,该算法能有效改善免疫优化算法的搜索能力和效率.
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李盼池
李士勇
关键词 免疫算法量子搜索混沌优化    
Abstract:By integrating the ergodicity of chaos searching and the high efficiency of quantum computation into immune optimization, a novel chaos quantum immune algorithm for continuous space optimization is presented. In this algorithm, antibodies in colonies are coded by quantum bits and updated by quantum rotation gates. To change phase of qubit, two different chaos variables are introduced into the quantum rotation gate. The one with the relatively small amplitude performs the cloning of excellent individuals to implement the local searching, and the other one with the relatively large amplitude performs the mutation of inferior individuals to realize the global searching. The convergence of the proposed algorithm has been proved. The experimental results indicate that the algorithm remarkably improves the convergence performance and the search efficiency of the immune optimization algorithm.
Key wordsImmune Algorithm    Quantum Searching    Chaos Optimization1   
收稿日期: 2006-09-05     
ZTFLH: TP181  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.60773065)
作者简介: 李盼池,男,1969年生,博士研究生,主要研究方向为量子优化算法.Email:lipanchi@vip.sina.com.李士勇,男,1943年生,教授,博士生导师,主要研究方向为模糊控制、神经控制及智能控制理论.
引用本文:   
李盼池,李士勇. 求解连续空间优化问题的混沌量子免疫算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(5): 654-660. LI Pan-Chi , LI Shi-Yong. A Chaos Quantum Immune Algorithm for Continuous Space Optimization. , 2007, 20(5): 654-660.
链接本文:  
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