基于量子的免疫进化算法及收敛性

• 作者: 刘升 游晓明 王行愚
• 来源期刊: 广西师范大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 量子计算 免疫进化算法 亲和度成熟 马尔可夫链
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 139-142
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 482字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2006.04.035

摘要

分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制, 并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法.该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力.在此不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王行愚	华东理工大学信息科学与工程学院	120	1138	16.0	27.0
2	刘升	华东理工大学信息科学与工程学院	89	467	10.0	19.0
4	游晓明	华东理工大学信息科学与工程学院	11	89	5.0	9.0