自适应量子免疫克隆算法及其收敛性分析
Self-Adaptive Quantum-Inspired Immune Clone Algorithm and Its Convergence Analysis作者机构：西安电子科技大学智能信息处理研究所西安710071
出 版 物：《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)
年 卷 期：2008年第21卷第5期
页 面：592-597页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家863计划项目(No.2006AA01Z107) 国家973计划项目(No.2001CB309403 2006CB705700)资助
摘 要：分析量子免疫克隆算法的基本原理,在此基础上,设计一种具有自适应学习的改进策略.该算法采用量子观测熵来度量算法的进化程度,并根据熵的变化自适应调整相应参数.从理论上证明该算法的收敛性,并且通过实验,比较量子免疫克隆算法、简单免疫克隆算法、量子进化算法的函数优化效果.仿真实验表明该算法能提高计算效率和搜索能力.
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