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Novel Quantum-Inspired Co-evolutionary Algorithm

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Security and Its Applications SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.10 No.2 (2016.02)바로가기
  • 페이지
    pp.353-364
  • 저자
    Ming Shao, Liang Zhou
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A269986

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Co-evolutionary mechanism is now used into evolutionary algorithms and provides these algorithms the power to promote the convergence. In order to promote the performance of the traditional quantum-inspired evolutionary algorithm (QEA), we proposed a novel quantum-inspired co-evolutionary algorithm (NQCEA), in this paper. The quantum state population is firstly divided into multiple sub-populations, which complete the evolution processes independently. In each evolution cycle, every sub-population will produce an elitist individual, which is then selected to construct an elite library. Subsequently, these individuals in this elite library can help the poor sub-population to find the global optimal solution or near-optimal solution. In addition, a diversity indicator is defined for every sub-population and is used to measure the diversity of the corresponding sub-population. As for the sub-population with poor diversity, the mutation strategies are implemented in order to expand its diversity and improve its global search ability. Finally, the NQCEA is compared with the traditional QEA to test their performance. Experiments are performed on the global numerical optimization functions and the simulation results indicate that this new algorithm has the characteristics of good global search capability and more stable performance than the traditional QEA.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Co-Evolutionary Algorithm and Quantum Evolutionary Algorithm
  2.1 Co-Evolutionary Algorithm
  2.2 Quantum Evolutionary Algorithm
 3. Novel Quantum-Inspired Co-Evolutionary Algorithm
 4. Experimental Results
 5. Conclusions
 References

키워드

Quantum Evolutionary Algorithm Co-evolution Global optimization Elitist individual

저자

  • Ming Shao [ School of Management, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201600, China ]
  • Liang Zhou [ School of Mathematics and Information Science, Shanghai Lixin University of Commerce, 201620, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Security and Its Applications
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-9976
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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