基于相位编码的混沌量子免疫算法
李盼池1
宋考平2
杨二龙2
1.东北石油大学,石油与天然气工程博士后科研流动站,黑龙江,大庆,163318;东北石油大学,计算机与信息技术学院,黑龙江,大庆,1633182.东北石油大学,石油与天然气工程博士后科研流动站,黑龙江,大庆,163318
摘要：目前量子群智能优化算法的个体均采用基于量子比特测量的二进制编码方式,在用于连续问题优化时,由于频繁的解码运算,严重降低了优化效率.针对这一问题,本文提出一种混沌量子免疫算法.该方法直接采用量子比特的相位对抗体进行编码;用量子旋转门实现优良抗体的克隆扩增,通过在量子旋转门中引入混沌变量动态改变转角大小实现局部搜索;用基于Pauli-Z门的较差抗体的变异,实现全局优化.证明了算法的收敛性.由于优化过程统一在空间[0,2π]n进行,而与具体问题无关,因此,对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性.实验结果表明该算法能有效改善普通免疫算法的搜索能力和优化效率.
关键词：量子算法免疫算法量子免疫算法相位编码混沌优化
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(60773065)中国博士后科学基金(20090460864,201003405)黑龙江省博士后科学基金(LBH-Z09289)黑龙江省教育厅科学计划(11551015)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 375-380 )
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