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控制与决策 2009
求解多目标优化问题的分级变异量子进化算法, PP. 894-898 Keywords: 量子进化算法,多目标优化,分级变异,快速非受控排序,背包问题')",量子进化算法&searchField=keyword">href="#">量子进化算法,多目标优化,分级变异,快速非受控排序,背包问题 Abstract: 分析量子进化算法和免疫算子的特点,提出一种分级变异的量子进化算法,用于求解多目标优化问题.算法主要基于两个策略:首先,利用快速非受控排序和密度距离计算种群抗原-抗体的亲和度;然后,基于亲和度排序将个体进行分级,最优分级中的个体作为算法中的最优个体,大部分实施量子旋转更新和免疫操作,而剩余分级中的个体实施免疫交叉操作以获得新的个体补充种群.求解多目标0/1背包问题的实验结果表明了该算法的有效性.
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