多宇宙并行量子多目标进化算法

• 作者: 刘松兵 李智勇 李絮 许波
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Pareto最优 多目标优化 进化算法 0/1背包问题
• 年，卷（期）: 2008,（27）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 4417字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.27.012

摘要

提出了一种新的基于量子计算的多目标进化算法,即多宇宙并行量子多目标进化算法.算法中将所有的量子个体按给定的拓扑结构分成多个独立子种群,划分为多个宇宙;采用目标个体均匀分配原则和动态调整旋转角机制对各宇宙量子个体进行演化;宇宙之问采用最佳移民操作来交换信息,设计最优个体保留方案以便各宇宙共享全局信息,提高算法的执行效率.该算法用于多目标0/1背包问题的仿真结果表明:新方法能够找到接近Pareto最优前端的更好的解,同时维持解分布的均匀性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许波	湖南大学计算机与通信学院	5	33	3.0	5.0
2	李智勇	湖南大学计算机与通信学院	43	493	14.0	20.0
3	刘松兵	湖南大学计算机与通信学院	2	14	2.0	2.0
4	李絮	湖南大学计算机与通信学院	1	9	1.0	1.0