针对目前的量子进化算法在高维函数优化时容易陷入局部最优,利用信息熵的概念,将量子进化算法和免疫遗传算法进行改进与融合,提出一种基于信息熵的量子免疫遗传算法.该方法对抗体采用相位编码,用信息熵准确地度量量子比特的不确定信息;提出了一种按变量的种群熵降序排列的邻域搜索策略;对于抗体之间的相似度,给出了一种按个体熵相同变量位数的度量方法;用繁殖概率对抗体的多样性进行评价,并分别以函数优化问题和VRPSDP问题进行了仿真验证.研究结果表明:该算法收敛速度快,求解精度高.
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首先将振动信号进行itd分解,可以自己设置分解的个数,然后通过相关系数帅选分量,在求出他们的信息熵特征,构造一个样本的特征向量,完美运行,你值得拥有,希望给一个好评。
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求信息熵,根据计算步骤写出的matlab的.m文件,但是不包括得分的计算,完整版的请点我id
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