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首页> 外文期刊>Applied mathematics and computation >A quantum-inspired artificial immune system for the multiobjective 0–1 knapsack problem
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A quantum-inspired artificial immune system for the multiobjective 0–1 knapsack problem

机译：量子启发式人工免疫系统，用于解决多目标0-1背包问题

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For solving the multiobjective 0–1 knapsack problem (MKP), a novel quantum-inspired artificial immune system (MOQAIS) is presented. The proposed algorithm is composed of a quantum-inspired artificial immune algorithm (QAIS) and an artificial immune system (BAIS). On one hand, QAIS, based on Q-bit representation, is responsible for exploration of the search space by using clone, mutation with a chaos-based rotation gate, update operation of Q-gate. On the other hand, BAIS, based on binary representation, is applied for exploitation of the search space with clone, a reverse mutation. Most importantly, two diversity schemes, suppression algorithm and truncation algorithm with similar individuals (TASI), are employed to preserve the diversity of the population, and a new selection scheme based on TASI is proposed to create the new population. Simulation results on MKP with 12 different test data show that MOQAIS is able to find a much better spread of solutions and has better convergence compared to a quantum-inspired multiobjective evolutionary algorithm (QMEA), a hybrid quantum genetic algorithm (HQGA), a weightbased multiobjective artificial immune system (WBMOAIS), an elitist non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) and an immune clonal algorithm only for MKP (ICMOA).
机译：为了解决多目标0-1背包问题（MKP），提出了一种新型的量子启发人工免疫系统（MOQAIS）。该算法由量子启发人工免疫算法（QAIS）和人工免疫系统（BAIS）组成。一方面，基于Q位表示的QAIS负责通过使用克隆，使用基于混沌的旋转门进行突变，Q门的更新操作来探索搜索空间。另一方面，基于二进制表示的BAIS被用于利用克隆（一种反向突变）来利用搜索空间。最重要的是，采用了两种多样性方案，即抑制算法和具有相似个体的截断算法（TASI）来保留种群的多样性，并提出了一种基于TASI的新选择方案来创建新种群。在具有12种不同测试数据的MKP上的仿真结果表明，与基于权重的量子启发多目标进化算法（QMEA），混合量子遗传算法（HQGA）相比，MOQAIS能够找到更好的解决方案分布并具有更好的收敛性多目标人工免疫系统（WBMOAIS），精英非支配排序遗传算法（NSGA-II）和仅针对MKP的免疫克隆算法（ICMOA）。

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