多宇宙并行量子多目标进化算法

摘要：

提出了一种新的基于量子计算的多目标进化算法,即多宇宙并行量子多目标进化算法.算法中将所有的量子个体按给定的拓扑结构分成多个独立子种群,划分为多个宇宙;采用目标个体均匀分配原则和动态调整旋转角机制对各宇宙量子个体进行演化;宇宙之问采用最佳移民操作来交换信息,设计最优个体保留方案以便各宇宙共享全局信息,提高算法的执行效率.该算法用于多目标0/1背包问题的仿真结果表明:新方法能够找到接近Pareto最优前端的更好的解,同时维持解分布的均匀性.

关键词：Pareto最优、多目标优化、进化算法、0/1背包问题

所属期刊栏目：44

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重大项目the Grand National Natural Science Foundation of China under Grant 60736016

在线出版日期：2008-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：37-40