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random fuzzy Chance-constrained programming Based on Adaptive Chaos Quantum Honey Bee Algorithm and Robustness Analysis

引用

International Journal of Automation and computing 2010年第1期7卷 115-122页

作者： Han Xue Xun Li Hong-Xu Ma College of Electromechanical Engineering and Automation, National University of Defense Technology, Changsha 410073, PRC College of Electromechanical Engineering and Automation National University of Defense Technology Changsha PRC

This paper proposes an adaptive chaos quantum honey bee algorithm （CQHBA） for solving chance-constrained program- ming in random fuzzy environment based on random fuzzy simulations. random fuzzy simulation is designed to estimate the chance of a random fuzzy event and the optimistic value to a random fuzzy variable. In CQHBA, each bee carries a group of quantum bits representing a solution. Chaos optimization searches space around the selected best-so-far food source. In the marriage process, random interferential discrete quantum crossover is done between selected drones and the queen. Gaussian quantum mutation is used to keep the diversity of whole population. New methods of computing quantum rotation angles are designed based on grads. A proof of con- vergence for CQHBA is developed and a theoretical analysis of the computational overhead for the algorithm is presented. Numerical examples are presented to demonstrate its superiority in robustness and stability, efficiency of computational complexity, success rate, and accuracy of solution quality. CQHBA is manifested to be highly robust under various conditions and capable of handling most random fuzzy programmings with any parameter settings, variable initializations, system tolerance and confidence level, perturbations, and noises.

关键词： Honey bee algorithm random fuzzy programming quantum computation chaos optimization robustness

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