●
第２２卷第６期２００９年１２月
模式识别与人工智能
ＰＲ＆ＡＩ
Ｖ０１．２２Ｎｏ．６
Ｄｅｃ２００９量子协同免疫动态优化算法木
吴秋逸焦李成魏峻李阳阳
（西安电子科技大学智能信息处理研究所智能感知与图像理解教育部重点实验室西安７１００７１）
摘要基于协同策略和量子免疫计算理论，提出量子协同免疫动态优化算法，并从理论上证明算法的全局收敛性．该算法采用量子比特编码表达种群中的抗体，并采用量子旋转门和动态调整旋转步长策略来演化抗体，加速原有克隆算子的收敛．该算法中引入协同策略增强子群体间的信息交流，提高种群的多样性，同时利用量子编码种群的关联性，使算法具有更强的稳定性，能够较好地适应于动态问题的求解．文中通过一系列动态背包测试问题和交叉验证（ｔ检验）实验表明，量子协同免疫动态优化算法具有更强的鲁棒性和适应性，显示出较优越的性能．
关键词量子编码，人工免疫系统，协同理论，动态优化
中图法分类号ＴＰ１８１
ＱｕａｎｔｕｍＣｏｏｐｅｒａｔｉｖｅＩｍｍｕｎｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｆｏｒＤｙｎａｍｉｃＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＰｒｏｂｌｅｍ
ＷＵＱｉｕ－Ｙｉ，ＪＩＡＯＬｉ—Ｃｈｅｎｇ，ＷＥＩＪｕｎ，ＬＩＹａｎｇ－Ｙａｎｇ
（ｇｏ＂ＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＰｅｒｃｅｐｔｉｏｎａｎｄＩｍａｇｅＵｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｏｆＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＸｉｄｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ＇ａｎ７１００７１）
ＡＢＳＴＲＡＣＴ
Ａｑｕａｎｔｕｍｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｉｍｍｕｎｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｆｏｒｄｙｎａｍｉｃｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ，ｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｙｎｅｒｇｉｓｍｓｔｒａｔｅｇｙａｎｄｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓｏｆｑｕａｎｔｕｍ?ｉｎｓｐｉｒｅｄｉｍｍｕｎｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，ａｎｄｉｔｓｇｌｏｂａｌ
ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｉｓｐｒｏｖｅｄｉｎｔｈｅｏｒｙ．Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓｉｎａｐｏｐｕｌａｔｉｏｎａｌｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｂｙｑｕａｎｔｕｍｂｉｔｓ（ｑｕｂｉｔｓ）．Ｉｎｔｈｅｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ，ｓｕｐｄａｔｉｎｇ，ｔｈｅｑｕａｎｔｕｍｒｏｔａｔｉｏｎｇａｔｅｓｔｒａｔｅｇｙａｎｄｔｈｅ
ｄｙ咖ａｃａｄｊｕｓｔｉｎｇｒｏｔａｔｉｏｎａｎｇｌｅｍｅｃｈａｎｉｓｍａｒｅａｐｐｌｉｅｄｔｏａｃｃｅｌｅｒａｔｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ．Ｂｙｕｓｉｎｇｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｓｔｒａｔｅｇｙ，ｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｓｕｂｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓｉｓｅｘｃｈａｎｇｅｄａｎｄｔｈｅｄｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆｔｈｅｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｉｓｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｅｄｔｏｍａｋｅｉｔｆｉｔｆｏｒｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｐｒｏｂｌｅｍｂｙｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｔｈｅｒｅｌｅｖａｎｃｅｏｆｑｕａｎｔｕｍｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ，ｔｈｅｑｕａｎｔｕｍｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｉｍｍｕｎｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｔｅｓｔｅｄｏｎｄｙｎａｍｉｃ
ｐｒｏｂｌｅｍａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｏｔｈｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｂｙｔｔｅｓｔ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅ
ｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓ
ｇｏｏｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓａｎｄａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙ．
?国家８６３计划项目（Ｎｏ．２００６ＡＡ０１２１０７）、国家９７３计划项目（Ｎｏ．２００６ＣＢ＇／０５７００）、国家自然科学基金项目（Ｎｏ．６０７０３１０８）和陕西省自然科学基金项目（Ｎｏ．２００７Ｆ３２）资助
收稿口期：２００８—０９—０８：修回日期：２００９—０ｒ７一１３
作者简介吴秋逸，女，１９８３年生，博士研究生，主要研究方向为智能优化计算、量子进化计算、数据挖掘．Ｅ．ｍａｉｌ：ｄｉｗｕｄｉｗｕ＠１２６．ｃｏｍ．焦李成，男，１９５９年生，教授，博士生导师，主要研究方向为进化计算、神经网络、子波理论、数据挖掘．魏峻，男，１９７１年生，博士研究生。主要研究方向为模式识别、图像处理、进化计算．李阳阳，女，１９７９年生，博士，讲师，主要研究方向为量子进化计算、人工免疫系统．
万方数据