一种基于免疫变异算子的改进型量子遗传算法 (2014年)

基于量子遗传算法进化方向随机性大、易早熟等缺点提出了一种改进的量子遗传算法．该方法采用了自适应染色体长度和旋转角度，提高了优化效率；引入了免疫算子，淘汰繁殖率低的个体，并通过操作染色体编码实现量子变异，以增强种群中基因多样性，避免算法陷入局部最优．对若干基准测试函数进行实验，结果表明相对于标准量子遗传算法，该算法在收敛速度、精度、稳定性以及克服早熟能力方面都有了显著的提高．