自适应混沌量子克隆算法

自适应混沌量子克隆算法

李阳阳;焦李成

(西安电子科技大学智能信息处理研究所，陕西西安 710071)

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-10-20 发布日期:2007-10-25

Self-adaptive chaos quantum clonal algorithm

LI Yang-yang;JIAO Li-cheng

(Research Inst. of Intelligent Information Processing, Xidian Univ., Xi′an 710071， China)

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-10-20 Published:2007-10-25

摘要/Abstract

摘要： 针对传统进化算法的早熟和收敛速度慢等瓶颈问题，提出了自适应混沌量子克隆算法．算法中采用量子编码来表示个体，利用个体质量、进化代数和个体的分布情况构造变异算子，针对克隆算子局部寻优能力强的特点，通过logistic混沌序列自适应地调节变异尺度，提高种群多样性，避免盲目搜索．对函数优化问题的仿真实验表明:本算法求解精度高，均方差小于10-7;运算次数小，平均运算代数在10代以内就能获得高质量的解．

关键词: 克隆算子, 量子编码, 混沌变异

Abstract: A novel algorithm, called the self-adaptive chaos quantum clonal algorithms-SCQA, is proposed to avoid premature convergence. By adopting the quantum bit as a representation, SCQA uses the Logistic Sequence to control the mutation size and Chaos Mutation Operator to control the clonal selection. Simulations with function optimization problems show that SCQA performs well in terms of the quality of solution and computational cost,where the standard deviation is up to 10-7 and the number of the mean generations is less than 10.

Key words: clonal operator, quantum bit, chaos mutation

中图分类号:

TP18

李阳阳;焦李成. 自适应混沌量子克隆算法
[J]. J4, 2007, 34(5): 722-727.

LI Yang-yang;JIAO Li-cheng. Self-adaptive chaos quantum clonal algorithm
[J]. J4, 2007, 34(5): 722-727.

[1]	孙志, 王冠. 自监督对比学习的CNN-GRU语音情感识别算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2024, 51(6): 182-193.
[2]	陈宸, 成蓉, 宋彬. 端到端异构图信息协同过滤推荐[J]. 西安电子科技大学学报, 2025, 52(1): 163-180.
[3]	赵从健, 焦一源, 李雁妮. 深度语句级实体关系抽取综述[J]. 西安电子科技大学学报, 2024, 51(6): 117-131.
[4]	李洋, 徐进, 朱建明, 王友卫. 可实现双向自适应差分隐私的联邦学习方案[J]. 西安电子科技大学学报, 2024, 51(3): 158-169.
[5]	田有亮, 赵敏, 毕仁万, 熊金波. 抗理性敌手共谋的安全K-prototype聚类[J]. 西安电子科技大学学报, 2024, 51(2): 196-210.
[6]	李钊,黄程程,何益智,苏晓杰. Winograd转置卷积快速实现方法研究[J]. 西安电子科技大学学报, 2023, 50(6): 148-160.
[7]	宋成,程道晨,彭维平. 一种高效的联邦学习隐私保护方案[J]. 西安电子科技大学学报, 2023, 50(5): 178-187.
[8]	韩冰,高路,高新波,陈玮铭. 边界加权的甲状腺癌病理图像细胞核分割方法[J]. 西安电子科技大学学报, 2023, 50(5): 75-86.
[9]	黄河源, 慕彩红, 方云飞, 刘逸. 使用图负采样的图卷积神经网络推荐算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2024, 51(1): 86-99.
[10]	杨燕燕,杜彦辉,刘洪梦,赵佳鹏,时金桥,王学宾. 一种利用注意力增强卷积的暗网用户对齐方法[J]. 西安电子科技大学学报, 2023, 50(4): 206-214.
[11]	刘惠,董锡耀,杨志涵. 融合Stacking框架的BiGRU-LGB云负载预测模型[J]. 西安电子科技大学学报, 2023, 50(3): 83-94.
[12]	王娟,刘子杉,武明虎,陈关海,郭力权. 融合超分辨率重建技术的多尺度目标检测算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2023, 50(3): 122-131.
[13]	王柯俨,成吉聪,黄诗芮,蔡坤伦,王威然,李云松. 融合上下文感知注意力的低光图像去雾网络[J]. 西安电子科技大学学报, 2023, 50(2): 23-32.
[14]	刘三阳,党拓,白艺光. 对称PMC(SPMC)模型下节点可诊断性研究[J]. 西安电子科技大学学报, 2023, 50(1): 109-117.
[15]	杨利英,孟天昊,张清杨,晁思. 特征融合实现脑电信号情感分析[J]. 西安电子科技大学学报, 2022, 49(6): 95-102.