【24h】

Chaos Quantum Clonal Multiobjective Evolutionary Algorithm

机译:Chaos量子克隆多目标进化算法

获取原文

摘要

Based on the ergodicity of chaotic searching, the efficiency of quantum computing and antibody clonal selection theory of Artificial Immune System (AIS), Chaos Quantum Clonal Multiobjective Evolutionary Algorithm (CQCMEA) is proposed in this paper. The algorithm encodes the initial population by qubit, updates individual by quantum rotated gates with chaotic variables and maintains the distribution and diversity of solutions by crowding distance. Theoretical analysis and experimental simulation proved the effectiveness of the algorithm.
机译:基于混沌搜索的遍历,提出了人工免疫系统(AIS)的量子计算和抗体克隆选择理论,混沌量子克隆多目标进化算法(CQCMEA)的效率。该算法通过qubit对初始群体进行编码,通过Quantum旋转栅极进行混沌变量更新个体,并通过拥挤距离保持解决方案的分布和多样性。理论分析和实验模拟证明了算法的有效性。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号