自适应量子免疫克隆算法及其收敛性分析

• 作者: 吴秋逸 李阳阳 焦李成 邓晓政
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 量子编码 进化算法 免疫算子 熵 马尔可夫链
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 592-597
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 5855字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2008.05.004

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,比较世子免疫克隆算法、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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦李成	西安电子科技大学智能信息处理研究所	514	14586	52.0	103.0
2	吴秋逸	西安电子科技大学智能信息处理研究所	4	34	4.0	4.0
3	李阳阳	西安电子科技大学智能信息处理研究所	21	248	9.0	15.0
4	邓晓政	西安电子科技大学智能信息处理研究所	5	48	3.0	5.0