| 量子免疫克隆多目标优化算法 |
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| 引用本文： | 李阳阳,焦李成.量子免疫克隆多目标优化算法[J].电子与信息学报,2008,30(6):1367-1371. |
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| 作者姓名： | 李阳阳 焦李成 |
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| 作者单位： | 西安电子科技大学智能信息处理研究所,西安,710071 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金
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国家高技术研究发展计划(863计划)
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国家重点基础研究发展计划(973计划)
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陕西省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 该文基于免疫系统的免疫优势概念和抗体克隆选择学说,采用量子位编码,提出了一种量子免疫克隆多目标优化算法,并对算法进行了理论分析;与RWGA、SPEA和MISA等算法的比较表明,该算法对低维多目标优化问题更有效。
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| 关 键 词： | 人工免疫系统 量子位编码 多目标优化 |
| 文章编号： | 1009-5896(2008)06-1367-05 |
| 收稿时间： | 2006-11-2 |
| 修稿时间： | 2006年11月2日 |
Quantum-Inspired Immune Clonal Multiobjective Optimization Algorithm |
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| Li Yang-yang,Jiao Li-cheng.Quantum-Inspired Immune Clonal Multiobjective Optimization Algorithm[J].Journal of Electronics & Information Technology,2008,30(6):1367-1371. |
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| Authors: | Li Yang-yang Jiao Li-cheng |
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| Affiliation: | Institute of Intelligent Information Processing, Xidian University, Xi’an 710071, China |
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| Abstract: | Based on the concept of immunodominance,antibody clonal selection theory and quantum bit strategy, a Quantum-inspired Immune Clonal Multiobjective Optimization Algorithm(QICMOA)is proposed.The QICMOA is compared with RWGA,SPEA and MISA in solving low-dimensional problems.The statistical results show that QICMOA has a good performance in converging to true Pareto-optimal fronts with a good distribution. |
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| Keywords: | Artificial immune system Quantum bit Multiobjective optimization |
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