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2 篇 quantum-inspired...

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检索条件"主题词=Quantum-Inspired Multi-Objective Evolutionary Algorithm"

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排序：

A Novel quantum-inspired multi-objective evolutionary algorithm Based on Cloud Theory

A Novel Quantum-inspired Multi-Objective Evolutionary Algori...

引用

2011中国人工生命与智能机器人会议

作者： Bo Xu WANG CHENG Jian-Ping Yu Yong Wang Department of Computer Science and Technology Guangdong University of Petrochemical TechnologyMaom Wells Fargo Bank USA College of Mathematics and Computer Science Hunan Normal UniversityChangshaHunan410081 College of Electrical and Information Engineering Hunan UniversityChangshaHunan410082

In the previous papers, quantum-inspired multi-objective evolutionary algorithm (QMEA) was proved to be better than conventional genetic algorithms for multi-objective optimization problem. To improve the quality of the non-dominated set as well as the diversity of population in multi-objective problems, in this paper, a Novel Cloud-based quantum-inspired multi-objective evolutionary algorithm (CQMEA) is proposed. CQMEA is proposed by employing the concept and principles of Cloud theory. The algorithm utilizes the random orientation and stability of the cloud model, uses a self-adaptive mechanism with cloud model of quantum gates updating strategy to implement global search efficient. By using the self-adaptive mechanism and the better solution which is determined by the membership function uncertainly, Compared with several well-known algorithms such as NSGA-II，QMEA. Experimental results show that (CQMEA) is more effective than QMEA and NSGA-II.

关键词： multi-objective Optimization Problem quantum-inspired multi-objective evolutionary algorithm Cloud Model evolutionary algorithm

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A Novel quantum-inspired multi-objective evolutionary algorithm Based on Cloud Theory

A Novel Quantum-inspired Multi-Objective Evolutionary Algori...

引用

第五届ABB杯全国自动化系统工程师论文大赛

作者： Bo Xu Wang Cheng Jian-Ping Yu Yong Wang Department of Computer Science and Technology Guangdong University of Petrochemical Technology

In the previous papers,quantum-inspired multi-objective evolutionary algorithm(QMEA)was proved to be better than conventional genetic algorithms for multi-objective optimization *** improve the quality of the nondominated set as well as the diversity of population in multi-objective problems,in this paper,a Novel Cloud-based quantum-inspired multi-objective evolutionary algorithm(CQMEA)is *** is proposed by employing the concept and principles of Cloud *** algorithm utilizes the random orientation and stability of the cloud model,uses a self-adaptive mechanism with cloud model of quantum gates updating strategy to implement global search efficient By using the self-adaptive mechanism and the better solution which is determined by the membership function uncertainly,Compared with several wellknown algorithms such as NSGA-Ⅱ,*** results show that(CQMEA)is more effective than QMEA and NSGA-Ⅱ.

关键词： multi-objective Optimization Problem quantum-inspired multi-objective evolutionary algorithm Cloud Model evolutionary algorithm

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