将混沌搜索的遍历性和量子计算的高效性融合到免疫优化中,提出一种用于连续空间优化的混沌量子免疫算法.该方法用量子位编码初始群体,用量子旋转门实现个体更新,在量子旋转门中引入2种幅值不同的混沌变量改变转角的大小.小幅值混沌变量用于优良个体的克隆扩增,实现局部搜索;大幅值混沌变量用于较差个体的突变,实现全局搜索.并证明算法的收敛性.实验表明,该算法能有效改善免疫优化算法的搜索能力和效率.
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