基于量子启发的免疫克隆算法用于全局优化

简介：
本研究提出了一种受量子计算原理启发的新型免疫克隆算法，旨在提升复杂问题的全局优化能力，适用于各类非线性优化场景。 基于量子计算的概念与原理，我们提出了一种新的免疫克隆算法——量子启发免疫克隆算法（QICA），用于解决全局优化问题。在该算法中，抗体被复制并分为若干亚群，每个亚群中的抗体使用多态基因量子位表示。更新过程中采用了通用的量子旋转门策略和动态调节角度机制来加速收敛过程；同时利用量子非门实现量子突变操作以避免过早收敛现象的发生。此外，提出的量子重组技术实现了不同亚群之间的信息交流，从而提升了搜索效率。理论分析表明QICA能够有效地向全局最优解趋近。 为了验证QICA的性能，在实验的第一阶段中采用了10个无约束基准函数和13个约束基准函数进行测试。结果显示与其它改进遗传算法相比，QICA在求解质量和计算成本方面具有明显优势。第二阶段则将该算法应用于实际问题——直接序列码分多址系统中的多用户检测，并取得了令人满意的结果。