自适应量子交叉克隆选择算法

戴红伟 1; 2; 杨玉 1; 王永泉 3; 李存华 1

doi:10.7652/xjtuxb201409002

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自适应量子交叉克隆选择算法

更新时间：2025-07-09

- 自适应量子交叉克隆选择算法
- Adaptive Quantum Crossover Clonal Selection Algorithm
- 西安交通大学学报 2014年48卷第9期页码：6-12
- 作者机构：
  
  1. 淮海工学院智能信息系统研究所,江苏,连云港,222005
  2. 曼彻斯特大学控制系统中心, PL,曼彻斯特,英国,M139
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  : 2014-03-19。作者简介: 戴红伟(1975—),男,副教授。基金项目: 国家自然科学基金资助项目(61203325,51375367);江苏省自然科学基金资助项目(BK2012663)
- DOI：10.7652/xjtuxb201409002
  中图分类号： TP399;TP301.6
- 网络首发：2014-09-10，
  
  纸质出版：2014
- 稿件说明：
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戴红伟 1, 2, 杨玉 1, 等. 自适应量子交叉克隆选择算法[J]. 西安交通大学学报, 2014,48(9):6-12.

Adaptive Quantum Crossover Clonal Selection Algorithm[J]. 2014, 48(9): 6-12.
戴红伟 1, 2, 杨玉 1, 等. 自适应量子交叉克隆选择算法[J]. 西安交通大学学报, 2014,48(9):6-12. DOI： 10.7652/xjtuxb201409002.

Adaptive Quantum Crossover Clonal Selection Algorithm[J]. 2014, 48(9): 6-12. DOI： 10.7652/xjtuxb201409002.

摘要

为克服传统克隆选择算法易于陷入局部最优的缺点

提出了自适应量子交叉免疫算法。自适应量子交叉算子在算法演化初期通过高适配度抗体对低适配度抗体的影响

加速收敛过程

而在算法演化后期

利用低适配度抗体对高适配度抗体的扰动

增加算法跳出局部最优的概率。对旅行商问题、单目标和多目标孔群加工路径优化问题所做的计算

结果表明:自适应量子克隆选择算法能有效平衡全局搜索和局部挖掘能力

在收敛速度和稳定性上优于同类克隆选择算法和其他启发式算法。

Abstract

A clonal selection algorithm with adaptive quantum crossover(AQCCSA)is proposed to overcome the premature convergence drawback of traditional clonal selection algorithms(CSA)and to solve the holes machining path optimization problems(HMPOP). The effect of high affinity antibodies on low affinity antibodies is used to accelerate the convergence process in the first half evolution process. Then the disturbance effect of low affinity antibodies on high affinity antibodies is used to help the algorithm escaping from local optimum in the last half evolution process. Experimental results on traveling salesman problems(TSP)

single-objective and multi-objective HMPOP show that the proposed algorithm achieves a good balance between global searches and local mining

and the convergence speed and robustness of the algorithm are better than those of other CSAs and heuristic algorithms.

关键词

Keywords

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