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A Novel Quantum Entanglement-Inspired Meta-heuristic Framework for Solving Multimodal Optimization Problems

Chinese Journal of Electronics 2021年第1期30卷 145-152页

作者： ZHAO Shijie MA Shilin GAO Leifu YU Dongmei Institute of Optimization and Decision College of Science Liaoning Technical University Institute for Optimization and Decision Analytics Liaoning Technical University

To solve Multimodal optimization problems(MOPs), a Novel Quantum entanglement-inspired meta-heuristic framework(nmf-qe) is proposed. Its main inspirations are two concepts of quantum physics:quantum entanglement and quantum superposition. When given Proto-born particles(PBPs) of a population, these two concepts are mathematically developed to generate twin-born and combination-born particles, *** if any elite-born particles would be created by a local re-searching strategy. These three or four groups of particles come together as a whole search population of nmf-qe to realize exploration and exploitation of algorithms. To guarantee dynamical optimization capability of nmf-qe, the individual evolutionary mechanism of some existing meta-heuristics will be adopted to iteratively create PBPs. A selected meta-heuristic is coupled with nmf-qe to present its improved variant. Numerical results show that the proposed nmf-qe can effectively improve optimization performance of meta-heuristics on MOPs.

关键词： optimisation quantum entanglement nmf-qe quantum superposition genetic algorithms search problems combination-born particles quantum physics evolutionary computation given Proto-born particles Multimodal optimization problems elite-born particles Novel Quantum entanglement-inspired meta-heuristic framework existing meta-heuristics

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