基于免疫原理的量子进化算法及收敛性研究

分析量子进化算法的特点及免疫进化的机理，提出一种基于免疫算子的量子进化算法．该算法通过免疫克隆选择、免疫细胞交叉变异、记忆细胞产生、抗体相似性抑制等进化机制，可以最终找出最优解，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．不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性，而且通过仿真实验表明了该算法的优越性．     

并行量子进化算法的研究与实现

分析讨论并行进化模型理论及性能,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.并给出了多宇宙的并行拓扑结构,提出了宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙之间采用基于学习的移民和模拟量子纠缠的交互策略进行信息交换.这样能提高种群多样性,有效克服早熟收敛现象.算法综合了量子计算的天然并行性和免疫算法的充分自适应性,它比传统的进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度.通过并行实验验证了该算法的优越性.     

基于CMCPSO-SVM的轴承微弱故障诊断方法北大核心

针对旋转机械轴承微弱故障振动信号易被强噪声掩盖难以识别的问题,提出一种改进混沌粒子群优化支持向量机的故障诊断方法。将信号通过局部均值分解算法分解处理得到乘积函数(PF)分量,并进行能量归一化处理获得时频域特征集;通过迭代拉普拉斯得分降低时频域特征集的空间维度;以PF分量的排列熵作为混沌粒子群的适应度,并加入交叉和变异新策略,建立一种新的交叉变异混沌粒子群优化方法;利用改进的粒子群算法优化支持向量机的核函数和惩罚因子,并将优化后的分类模型应用于轴承故障诊断。结果表明:该故障分类模型的识别准确率高于其他分类模型。     

求解多峰函数优化问题的免疫量子进化算法

提出了一种求解多峰函数优化问题的免疫量子进化算法, 该算法依据小生境机制将量子表达的初始 种群划分为子群组, 再对每个子群组利用免疫特性的局域搜索能力包括抗体的克隆选择、记忆细胞产生、免疫细胞 交叉变异、抗体的促进与抑制等进化机制, 找出局域最优解。最终算法可保持所有优化解。算法综合了量子计算的 天然并行性和免疫算法的充分自适应性, 它比传统的进化算法具有更好的种群多样性, 更快的收敛速度, 更有效的 全局和局域寻优能力;证明了算法的收敛性, 最后通过仿真实验表明了该算法的优越性。