仲恺农业工程学院学报  2017, Vol. 30 Issue (4): 40-45    DOI:
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一种改进的多种群量子遗传算法
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王欢
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Abstract: 针对常规量子遗传算法(Quantum genetic algorithm,QGA)在求解连续函数优化问题时容易陷入局部极值,提出了一种改进的多种群量子遗传算法(Improved multi-population quantum genetic algorithm,IMPQGA).该算法将初始化种群划分成N个子种群,每个子种群按不同的量子旋转门策略更新,然后相互交换子种群最优个体,同时在算法进化中引入一种新的量子旋转门,随进化代数增加动态地调整染色体个体进化方向,使算法及时跳出局部最优,避免早熟收敛.仿真结果表明,该算法相比常规量子遗传算法和多种群遗传算法(Multi-population quantum genetic algorithm,MPQGA)具有更好的优化性能.
Key words:   
收稿日期: 2018-01-09;
引用本文:   
王欢. 一种改进的多种群量子遗传算法[J]. 仲恺农业工程学院学报, 2017, 30(4): 40-45.
$author.xingMing_EN. [J]. Journal , 2017, 30(4): 40-45.
链接本文:  
http://journal.zhku.edu.cn/CN/     或     http://journal.zhku.edu.cn/CN/Y2017/V30/I4/40
 
没有本文参考文献
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