模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2011, Vol. 24 Issue (3): 391-399    DOI:
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采用生物信息机制的量子免疫克隆算法
Quantum Immune Clonal Algorithm Based on Biologic Information Mechanism

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摘要 随机变异会导致多克隆策略的基因进化的无序性, 进而降低免疫克隆算法的效率. 为解决此问题, 文中设计了一种采用生物信息机制的量子免疫算法. 这种算法将量子理论引入多克隆策略的变异过程以提高基因操作效率, 同时采用一种生物信息机制来提高信息交互能力, 加速抗体进化速度. 从理论上证明该算法的收敛性. 仿真试验结果表明, 该基因操作方式能较大地提高免疫克隆算法的优化能力. 与传统的量子免疫克隆算法、其它高级免疫克隆算法和进化算法相比, 该算法具有较好的搜索能力和稳定性.
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刘士荣
张波涛
关键词 克隆算法量子计算基因操作全局优化    
Abstract:The efficiency of immune clonal algorithm is greatly reduced by evolution randomness due to random mutations in polyclonal strategies. A quantum immune clonal algorithm based on biologic information mechanism (QICABIM) is proposed to solve the problem. In QICABIM, quantum computation is introduced into mutations of polyclonal strategies to facilitate genetic operation, and a biologic information mechanism is employed to improve information interaction and accelerate the speed of evolution. The convergence of QICABIM is then proved. Simulation results indicate that QICA BIM significantly improves the optimizing capability of immune clonal algorithm. Besides, it has better search capability and higher stability compared with some other quantuminspired immune clonal algorithms,advanced immune clonal algorithms and evolution algorithms.
Key wordsClonal Algorithm    Quantum Computing    Genetic Operation    Global Optimization   
    
ZTFLH: TP 181  
引用本文:   
刘士荣, 张波涛. 采用生物信息机制的量子免疫克隆算法[J]. 模式识别与人工智能, 2011, 24(3): 391-399. LIU Shi-Rong, ZHANG Bo-Tao. Quantum Immune Clonal Algorithm Based on Biologic Information Mechanism. , 2011, 24(3): 391-399.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2011/V24/I3/391
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