【摘 要】
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量子遗传算法易陷入局部极值。为此，提出一种改进量子旋转门的量子遗传算法。将量子比特的概率幅值应用于染色体编码，使用量子旋转门实现染色体的更新操作，从而实现目标的优化求
【机 构】
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南昌航空大学图像处理与模式识别科技厅重点实验室,南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室
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量子遗传算法易陷入局部极值。为此，提出一种改进量子旋转门的量子遗传算法。将量子比特的概率幅值应用于染色体编码，使用量子旋转门实现染色体的更新操作，从而实现目标的优化求解。理论分析及实验结果表明，该算法以概率l收敛，强收敛于1-ε，与双链遗传算法相比，能增加算法复杂度，延长平均时间，对验证函数1收敛次数由3次增加到7次，对验证函数2收敛次数由8次增加到9次。
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