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量子免疫克隆多目标优化算法
  • ISSN号：1009-5986
  • 期刊名称：电子与信息学报
  • 时间：0
  • 页码：1367-1371
  • 语言：中文
  • 分类：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] O224[理学—运筹学与控制论;理学—数学]
  • 作者机构：[1]西安电子科技大学智能信息处理研究所,西安710071
  • 相关基金：国家自然科学基金（60703108）,国家“863”计划（2006AA012107）,国家“973”项目（2006CB705700）和陕西省自然科学基金（2007F32）资助课题.
  • 相关项目：量子协同进化算法研究
作者： 李阳阳，焦李成|
关键词： 人工免疫系统, 量子位编码, 多目标优化, Artificial immune system, Quantum bit, Multiobjective optimization
中文摘要：

该文基于免疫系统的免疫优势概念和抗体克隆选择学说,采用量子位编码,提出了一种量子免疫克隆多目标优化算法,并对算法进行了理论分析;与RWGA、SPEA和MISA等算法的比较表明,该算法对低维多目标优化问题更有效。

英文摘要：

Based on the concept of immunodominance, antibody clonal selection theory and quantum bit strategy, a Quantum-inspired Immune Clonal Multiobjective Optimization Algorithm （QICMOA） is proposed. The QICMOA is compared with RWGA, SPEA and MISA in solving low-dimensional problems. The statistical results show that QICMOA has a good performance in converging to true Pareto-optimal fronts with a good distribution.

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