计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2012年
6期
1674-1677
,共4页
量子遗传算法%免疫算法%多峰函数%全局优化
量子遺傳算法%免疫算法%多峰函數%全跼優化
양자유전산법%면역산법%다봉함수%전국우화
针对多峰函数优化中的全局及局部寻优问题,提出了一种结合免疫克隆算子的量子遗传算法,给出了实现流程.该方法针对量子遗传算法在复杂连续函数优化中收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,采用免疫克隆操作及交叉策略提高抗体成熟力及亲和性,增强抗体群分布的多样性及稳定性,有效克服了量子遗传算法容易陷于局部最优及计算缓慢的不足.通过对多峰函数的全局寻优仿真实验,并与基本遗传算法、量子遗传算法的计算结果进行比较,结果表明在相同条件下,所提算法所需循环代数少,并且其鲁棒性高于普通量子遗传算法和遗传算法.
針對多峰函數優化中的全跼及跼部尋優問題,提齣瞭一種結閤免疫剋隆算子的量子遺傳算法,給齣瞭實現流程.該方法針對量子遺傳算法在複雜連續函數優化中收斂速度慢、易陷入跼部極值等缺點,採用免疫剋隆操作及交扠策略提高抗體成熟力及親和性,增彊抗體群分佈的多樣性及穩定性,有效剋服瞭量子遺傳算法容易陷于跼部最優及計算緩慢的不足.通過對多峰函數的全跼尋優倣真實驗,併與基本遺傳算法、量子遺傳算法的計算結果進行比較,結果錶明在相同條件下,所提算法所需循環代數少,併且其魯棒性高于普通量子遺傳算法和遺傳算法.
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