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1. 改进量子遗传算法及其应用

周传华钱锋

计算机应用

摘要（1994）

PDF （406KB）（1553）

针对量子遗传算法在多维复杂函数优化中迭代次数多、易陷入局部极值等缺点，提出新的量子遗传算法。通过搜索各种群中各染色体的最优个体，组成一个新的种群，并以此种群作为当前最优种群来确定量子门的全局最优搜索方向。引入小生境协同进化策略初始化量子种群，使量子染色体均匀分布于初值空间。以非线性连续优化问题为例所进行的仿真结果表明，该方法具有收敛速度快、寻优能力强等优点。最后，将该算法应用于化工过程的优化，取得良好的效果。

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2. 基于免疫进化算法的PID参数整定

何宏钱锋

计算机应用

摘要（1881）

PDF （817KB）（1194）

借鉴生物免疫系统中的免疫网络调节机理，提出了一种新的自适应免疫进化算法，该算法用抗体激励水平作为选择压，并同时采用了种群数的自适应控制方法和基于免疫记忆机理的精英保留策略。将该算法应用于PID控制器参数的整定，结果表明这种算法能克服遗传算法的不足，有效保持种群的多样性，并且由此设计出的PID控制器性能优于基于遗传算法的PID控制器。