基于免疫原理的量子进化算法及收敛性研究
来源期刊：控制与决策2007年第7期
论文作者：游晓明 帅典勋 刘升
文章页码：749 - 754
关键词：量子进化算法;免疫算子;亲和度成熟;交叉变异;马尔可夫链;
摘 要：分析量子进化算法的特点及免疫进化的机理,提出一种基于免疫算子的量子进化算法.该算法通过免疫克隆选择、免疫细胞交叉变异、记忆细胞产生、抗体相似性抑制等进化机制,可以最终找出最优解,比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力.不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性.
游晓明，帅典勋，刘升
摘 要：分析量子进化算法的特点及免疫进化的机理,提出一种基于免疫算子的量子进化算法.该算法通过免疫克隆选择、免疫细胞交叉变异、记忆细胞产生、抗体相似性抑制等进化机制,可以最终找出最优解,比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力.不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性.
关键词：量子进化算法;免疫算子;亲和度成熟;交叉变异;马尔可夫链;
