用于全局优化的量子启发免疫克隆算法

基于量子计算的概念和原理,提出了一种新的免疫克隆算法,称为量子启发免疫克隆算法(QICA),以解决全局优化问题。 在QICA中,抗体被增殖并分为一组亚群。 亚群中的抗体由多态基因量子位表示。 在抗体的更新中,采用了通用的量子旋转门策略和动态调节角度机制来加速收敛。 量子非门用于实现量子突变,以避免过早收敛。 提出的量子重组实现了亚群之间的信息交流,提高了搜索效率。 理论分析证明,QICA收敛于全局最优。 在实验的第一部分中,使用10个无约束基准函数和13个约束基准函数来测试QICA的性能。 结果表明,在求解质量和计算成本方面,QICA的性能比其他改进的遗传算法好得多。 在实验的第二部分中,将QICA应用于一个实际的问题(即直接序列码分多址系统中的多用户检测),并获得令人满意的结果。