孔晓琳
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：西北工业大学电子信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金西北工业大学基础研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于激素调节的量子免疫克隆函数优化算法
- 2012年
- 为了提高量子免疫克隆算法(quantum-inspired immune clone algorithm,QICA)对函数全局寻优的精确性和稳定性,引入了内分泌激素的调节规律,根据当前个体适应度值和上一代种群的平均适应度值重新设计克隆规模,按照种群多样性和Hill函数的上升规律对其进行自适应调整,使进化各代中优秀个体的克隆得到扩增,同时减少不良个体的规模,从而提出了一种基于内分泌激素调节的量子免疫克隆算法(hormone adjustmentbased QICA,HAQICA)。利用标准测试函数对算法进行了验证,50次随机独立实验结果表明,HAQICA算法的收敛速度与QICA算法相当,最优解的均值与方差等数据,证明了HAQICA算法在提高函数全局寻优性能上的有效性。
- 王毅孔晓琳牛奕龙齐敏樊养余
- 关键词：函数优化
- 基于内分泌激素调节机制的量子进化算法被引量：1
- 2011年
- 针对传统量子进化算法用于搜索某些适应度函数时稳定性和精确性差的问题,在计算量子旋转角时引入内分泌激素调节规律,使得量子旋转角根据种群进化代数及个体适应度值自适应调整,提出了一种基于内分泌激素调节机制的量子进化算法。并用于Schaffer函数寻优和三维人脑图像分割。仿真实验结果表明,该算法不仅保留了传统量子进化算法收敛速度快的特点,而且提高了其精确性和稳定性。
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