文件名称：基于信息熵的量子免疫遗传算法 (2013年)
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更新时间：2024-07-08 16:38:33
自然科学 论文
针对目前的量子进化算法在高维函数优化时容易陷入局部最优，利用信息熵的概念，将量子进化算法和免疫遗传算法进行改进与融合，提出一种基于信息熵的量子免疫遗传算法．该方法对抗体采用相位编码，用信息熵准确地度量量子比特的不确定信息；提出了一利，按变量的种群熵降序排列的邻域搜索策略：对于抗体之间的相似度，给出了一种按个体熵相同变量位数的度量方法；用繁殖概率对抗体的多样性进行评价，并分别以函数优化问题和VRPSDP问题进行了仿真验证．研究结果表明：该算法收敛速度快，求解精度高．