基于分布估计的多目标量子进化算法  

Quantum inspired Multi-objective Evolutionary algorithm based on estimation of distribution

作　　者：张钟德[1] 欧阳智敏[2] 陈明[3] 

机构地区：[1]湖南信息职业技术学院,湖南望城410200 [2]宜春学院数学与计算机学院,江西宜春336000 [3]湖南师范大学数学与计算机学院,湖南长沙410081

出　　处：《宜春学院学报》2008年第2期61-63,106,共4页Journal of Yichun University

摘　　要：基于NSGAⅡ框架,利用QEA的机制来保持多样性,同时引入分布估计二进制个体加快搜索的效率,本文提出了一个由量子计算启发的多目标演化算法(MOEA)——基于分布估计的多目标量子演化算法(记为EQMEA)。通过实例验证,EQMEA可以找到更接近与最优前沿的解,且解的分布更均匀。Based on NSGA Ⅱ, a novel quantum inspired multi - objective evolutionary algorithm （called EQMEA） is proposed in this paper in which mechanism of QEA is used to keep diversity of population and estimation of distribution is introduced to accelerate efficiency. From examples we can find EQMEA can find better solutions and the solutions scatter homogeneously.

关 键 词：量子进化算法 分布估计 多目标进化算法 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]