【摘 要】
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针对量子遗传算法在多维复杂函数优化中迭代次数多、易陷入局部极值等缺点，提出新的量子遗传算法。通过搜索各种群中各染色体的最优个体，组成一个新的种群，并以此种群作为当前最
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针对量子遗传算法在多维复杂函数优化中迭代次数多、易陷入局部极值等缺点，提出新的量子遗传算法。通过搜索各种群中各染色体的最优个体，组成一个新的种群，并以此种群作为当前最优种群来确定量子门的全局最优搜索方向。引入小生境协同进化策略初始化量子种群，使量子染色体均匀分布于初值空间。以非线性连续优化问题为例所进行的仿真结果表明，该方法具有收敛速度快、寻优能力强等优点。最后，将该算法应用于化工过程的优化，取得良好的效果。
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