【摘 要】
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针对简单量子遗传算法在优化高维问题寻优速度慢、收敛率低的缺陷，提出一种改进的量子遗传算法，通过搜索各种群中最优染色体组成当前最优个体，并依此个体来确定量子门的全局最优
【机 构】
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华东理工大学化学工程联合国家重点实验室
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针对简单量子遗传算法在优化高维问题寻优速度慢、收敛率低的缺陷，提出一种改进的量子遗传算法，通过搜索各种群中最优染色体组成当前最优个体，并依此个体来确定量子门的全局最优搜索方向。将改进算法用于优化小波神经网络，藉此建立了4-CBA浓度的软测量模型。仿真结果表明：与简单量子遗传算法相比，改进算法对复杂优化问题具有全局快速寻优性能。
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