国家自然科学基金(60575040)
- 作品数：6 被引量：10H指数：2
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- 基于学习的并行免疫量子进化算法及收敛性
- 2006年
- 提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙间采用基于学习机制的移民、模拟量子纠缠的种群交叉等信息交互方式,使得进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。
- 游晓明帅典勋刘升
- 关键词：量子进化算法马尔可夫链免疫量子进化算法
- 基于学习的并行免疫量子进化算法
- 2006年
- 提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。并给出了多宇宙的并行拓扑结构,其中各宇宙独立演化．宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙间采用基于学习机制的移民、模拟量子纠缠的种群交叉等信息交互方式．使得进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。仿真实验结果表明该算法比串行的免疫量子进化算法运算效率更高。
- 游晓明刘升帅典勋
- 关键词：免疫量子进化算法进化算法量子计算
- 求解多峰函数优化问题的免疫量子进化算法被引量：2
- 2007年
- 提出了一种求解多峰函数优化问题的免疫量子进化算法,该算法依据小生境机制将量子表达的初始种群划分为子群组,再对每个子群组利用免疫特性的局域搜索能力包括抗体的克隆选择、记忆细胞产生、免疫细胞交叉变异、抗体的促进与抑制等进化机制,找出局域最优解。最终算法可保持所有优化解。算法综合了量子计算的天然并行性和免疫算法的充分自适应性,它比传统的进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度,更有效的全局和局域寻优能力;证明了算法的收敛性,最后通过仿真实验表明了该算法的优越性。
- 游晓明刘升帅典勋
- 关键词：量子进化算法多峰函数优化免疫算子
- 基于混沌优化技术的并行进化模型及性能分析
- 2010年
- 提出了基于混沌优化技术的并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。宇宙内采用免疫量子进化算法、灾变算子,宇宙间采用基于学习机制的移民、基于混沌序列的信息交互,因此算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力。不仅从理论上分析了算法的性能,而且通过仿真实验验证了该算法的优越性。
- 游晓明刘升帅典勋
- 关键词：混沌搜索
- 基于免疫原理的量子进化算法及收敛性研究被引量：8
- 2007年
- 分析量子进化算法的特点及免疫进化的机理,提出一种基于免疫算子的量子进化算法.该算法通过免疫克隆选择、免疫细胞交叉变异、记忆细胞产生、抗体相似性抑制等进化机制,可以最终找出最优解,比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力.不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性.
- 游晓明帅典勋刘升
- 关键词：量子进化算法免疫算子马尔可夫链
- 基于自适应算子的混合进化算法及其应用
- 2010年
- 提出了一种求解多目标优化最短路径问题的混合进化算法。算法中依据小生境机制生成若干个实数编码染色体的子群,各子群分别利用自适应算子的局域搜索能力找出优化解。协同进化机制能更好地保证进化的方向性和种群的多样性,基于路径表示的染色体十进制编码方法以及染色体的交叉和变异具有新颖性。该算法用于解决智能交通系统的公共交通线路换乘问题,实验结果表明了其优越性。还运用Markov随机过程理论证明了算法的收敛性。
- 游晓明刘升帅典勋
- 关键词：进化算法自适应算子最短路径小生境
