求解0-1背包问题的人工免疫抗体修正克隆算法 被引量：16

1

作者 杜海峰 刘若辰 +1 位作者 焦李成 王孙安 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期348-352,共5页

基于细胞克隆选择学说,系统地阐述了用于人工智能的抗体修正克隆算子,提出了相应的人工免疫抗体修正克隆算法;利用Markov链的有关性质,证明了该算法的收敛性.针对0_1背包问题的试验结果表明,人工免疫抗体修正克隆算法解决组合优化问题... 基于细胞克隆选择学说,系统地阐述了用于人工智能的抗体修正克隆算子,提出了相应的人工免疫抗体修正克隆算法;利用Markov链的有关性质,证明了该算法的收敛性.针对0_1背包问题的试验结果表明,人工免疫抗体修正克隆算法解决组合优化问题是有效的,与相应的进化算法相比,该算法有效克服了早熟问题、保持了抗体的多样性,而且收敛速度快. 展开更多

关键词 克隆选择 进化算法 马尔可夫链 背包问题

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免疫多克隆策略 被引量：13

2

作者 刘若辰 杜海峰 焦李成 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期571-576,共6页

基于细胞克隆选择学说 ,系统阐述了用于人工智能的多克隆算子 将多克隆算子用于进化算法 ,提出了改进的进化策略算法———免疫多克隆策略算法 ,并基于Markov链的有关性质 ,证明了该算法的收敛性 理论分析和仿真实验表明 ,与传统的进... 基于细胞克隆选择学说 ,系统阐述了用于人工智能的多克隆算子 将多克隆算子用于进化算法 ,提出了改进的进化策略算法———免疫多克隆策略算法 ,并基于Markov链的有关性质 ,证明了该算法的收敛性 理论分析和仿真实验表明 ,与传统的进化策略算法相比 ,该算法有效克服了早熟问题 ,保持了抗体的多样性 。 展开更多

关键词 克隆选择 进化算法 进化策略 markov链

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进化算法首达时间分析的停时理论模型 被引量：5

3

作者 张宇山 郝志峰 +1 位作者 黄翰 林智勇 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期1582-1591,共10页

计算时间分析是进化算法理论基础研究中的重要课题,也是一大难点.该文基于停时理论,结合时齐马氏过程的性质,将进化算法的首达时间视为停时,提出了分析进化算法首达时间的一个新方法.在此框架下,Level-reaching Estimation Technique作... 计算时间分析是进化算法理论基础研究中的重要课题,也是一大难点.该文基于停时理论,结合时齐马氏过程的性质,将进化算法的首达时间视为停时,提出了分析进化算法首达时间的一个新方法.在此框架下,Level-reaching Estimation Technique作为特例得到了严格的证明.为展示如何用该理论方法分析具体问题,以(1+λ)EA求解PEAK函数和(1+λ)ES求解倾斜平面问题为实例,分析了平均首达时间.结果表明,该文所提出的方法不但适用于离散优化问题也适用于连续优化问题,具有通用性. 展开更多

关键词 进化算法 计算时间 停时 时齐马氏过程 首达时间

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演化算法时间复杂性的趋势条件(英文) 被引量：3

4

作者 何军 姚新 康立山 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第12期1775-1783,共9页

计算时间复杂性是演化理论中的一个重大课题 .将趋势分析引入演化算法的平均时间复杂性分析 ,可用于很广一类演化算法及许多问题 .基于趋势分析 ,研究了确定演化算法时间复杂性的一些有用的趋势条件 .这些条件应用于完全欺骗问题以验证... 计算时间复杂性是演化理论中的一个重大课题 .将趋势分析引入演化算法的平均时间复杂性分析 ,可用于很广一类演化算法及许多问题 .基于趋势分析 ,研究了确定演化算法时间复杂性的一些有用的趋势条件 .这些条件应用于完全欺骗问题以验证其有效性 . 展开更多

关键词 时间复杂性 markov链 演化算法 计算机

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一个多目标优化演化算法的收敛性分析框架 被引量：6

5

作者 覃俊 康立山 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2005年第2期68-70,共3页

由于演化算法求解多目标优化问题所得结果是一个优化解集———Pareto最优集,而现有的演化算法收敛性分析只适合针对单目标优化问题的单个最优解。利用有限马尔科夫链给出了演化算法求解多目标优化问题的收敛性分析框架,并给出了一个分... 由于演化算法求解多目标优化问题所得结果是一个优化解集———Pareto最优集,而现有的演化算法收敛性分析只适合针对单目标优化问题的单个最优解。利用有限马尔科夫链给出了演化算法求解多目标优化问题的收敛性分析框架,并给出了一个分析实例。 展开更多

关键词 多目标优化 演化算法 PARETO前沿 收敛性 有限马尔科夫链

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双链量子遗传算法的收敛性分析 被引量：1

6

作者 张小锋 郑冉 +2 位作者 睢贵芳 李志农 杨国为 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第15期148-151,155,共5页

基于实数编码和目标函数梯度信息的双链量子遗传算法可增加种群的多样性、扩大解空间的搜索域、加速算法的进化进程、避免早熟收敛现象,但没有从理论上证明该算法的收敛性。为此,给出相应的定理,利用定理从理论上证明该算法的收敛性,通... 基于实数编码和目标函数梯度信息的双链量子遗传算法可增加种群的多样性、扩大解空间的搜索域、加速算法的进化进程、避免早熟收敛现象,但没有从理论上证明该算法的收敛性。为此,给出相应的定理,利用定理从理论上证明该算法的收敛性,通过仿真实例,论述量子编码和量子旋转门对算法收敛性和优化效率的影响。结果表明,该研究丰富和完善了双链量子遗传理论。 展开更多

关键词 量子遗传算法 量子比特 量子旋转门 量子非门 优化算法 马尔可夫链 收敛性

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基于学习的并行免疫量子进化算法及收敛性

7

作者 游晓明 帅典勋 刘升 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2006年第4期147-150,共4页

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,... 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。 展开更多

关键词 量子进化算法 马尔可夫链 并行量子进化算法 免疫量子进化算法

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基于量子的免疫进化算法及收敛性(英文)

8

作者 刘升 王行愚 游晓明 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2006年第4期139-142,共4页

分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制... 分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它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。在此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。 展开更多

关键词 量子计算 免疫进化算法 亲和度成熟 马尔可夫链

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基于量子进化算法的批量生产问题

9

作者 黄柳萍 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第35期248-252,共5页

在现代制造业的供应链中,生产批量计划(Lot-sizing)问题是企业经济效益最大化的关键因素之一,其主要研究在给定批量产品的需求下,确定最佳的生产方案,使得制造成本、库存成本和调整成本的总和最小化或者利润最大化。近年来的群智算法如... 在现代制造业的供应链中,生产批量计划(Lot-sizing)问题是企业经济效益最大化的关键因素之一,其主要研究在给定批量产品的需求下,确定最佳的生产方案,使得制造成本、库存成本和调整成本的总和最小化或者利润最大化。近年来的群智算法如遗传算法和粒子群算法等为解决复杂的Lot-sizing问题提供了新途径,但是这些算法易陷入局部最优。为了获得全局,将量子算法融入经典进化遗传算法中,首先,运用量子理论中独特的概率幅和量子比特对计划产量的决策变量进行编码;然后在迭代过程中,通过动态调整量子旋转角度来控制基因的变异速度,保持最优个体的基因信息,以免陷入局部最优的陷阱。Lot-sizing问题的案例实证表明,与上述常见的群智粒子群算法相比,量子进化算法的求解精度更高、收敛速度更快,可以有效解决复杂多约束的Lot-sizing问题,提高企业的生产效率。 展开更多

关键词 供应链管理 量子进化算法 概率幅 自旋角度 基因变异

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基于等同关系模型的演化算法期望首达时间对比分析 被引量：3

10

作者 冯夫健 黄翰 +1 位作者 张宇山 郝志峰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2297-2308,共12页

演化算法的首达时间分析是演化计算领域理论基础研究的难点和热点问题.本文研究建立了演化算法期望首达时间的随机过程模型,以该模型为基础,结合等价关系的性质,提出了等同关系模型作为判定演化算法在期望首达时间上是否等价的评判标准... 演化算法的首达时间分析是演化计算领域理论基础研究的难点和热点问题.本文研究建立了演化算法期望首达时间的随机过程模型,以该模型为基础,结合等价关系的性质,提出了等同关系模型作为判定演化算法在期望首达时间上是否等价的评判标准,实现了不同演化算法在期望首达时间上的等价类划分.在等同关系模型的基础上,论文提出了一种便于演化算法对比分析的数学工具——性能对比不等式,为不同算法在期望首达时间上的直接对比分析提供了依据.为了验证所提理论方法的可行性,本文选用(1+1)-EA作为研究对象,证明了不同选择算子和不同变异算子的(1+1)-EA算法的性能对比关系,并通过实验结果验证了理论分析结果的正确性.因此,论文提出的等同关系模型可以作为演化算法在性能对比分析的一种理论工具. 展开更多

关键词 演化算法 等同关系 首达时间 性能对比不等式 markov链

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面向软件定义网络的服务功能链优化部署算法研究 被引量：4

11

作者 卢昱 刘益岑 +3 位作者 李玺 陈兴凯 乔文欣 陈立云 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期74-82,共9页

针对网络功能虚拟化(NFV)环境下,现有服务功能链部署方法无法在优化映射代价的同时保证服务路径时延的问题,该文提出一种基于IQGA-Viterbi学习算法的服务功能链优化部署方法。在隐马尔可夫模型参数训练过程中,针对传统Baum-Welch算法训... 针对网络功能虚拟化(NFV)环境下,现有服务功能链部署方法无法在优化映射代价的同时保证服务路径时延的问题,该文提出一种基于IQGA-Viterbi学习算法的服务功能链优化部署方法。在隐马尔可夫模型参数训练过程中,针对传统Baum-Welch算法训练网络参数容易陷入局部最优的缺陷,改进量子遗传算法对模型参数进行训练优化,在每一迭代周期内通过等比例复制适应度最佳种群的方式,保持可行解多样性和扩大空间搜索范围,进一步提高模型参数的精确度。在隐马尔科夫链求解过程中,针对隐含序列无法直接观测这一难点,利用Viterbi算法能精确求解隐含序列的优势,解决有向图网络中服务路径的优化选择问题。仿真实验结果表明,与其它部署算法相比,所提IQGA-Viterbi学习算法能有效降低网络时延和映射代价的同时,提高了网络服务的请求接受率。 展开更多

关键词 网络功能虚拟化 服务功能链部署 隐马尔可夫模型 量子遗传算法 VITERBI算法

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