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期刊论文
改进的量子遗传算法用于函数极值优化
改进的量子遗传算法用于函数极值优化
来源 :青岛科技大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:tcjzy
【摘 要】
:
为了解决量子遗传算法(QGA)中容易陷入局部极值问题,提出了一种新的改进量子遗传算法。利用小生境协同进化策略初始化量子种群,并采用动态的量子旋转角调整策略来加快收敛速度
【作 者】
:
刘喜梅
郭静
【机 构】
:
青岛科技大学自动化与电子工程学院
【出 处】
:
青岛科技大学学报(自然科学版)
【发表日期】
:
2011年3期
【关键词】
:
量子遗传算法
函数极值优化
量子旋转角
小生境协同进化
quantum genetic algorithm optimization of extremal f
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为了解决量子遗传算法(QGA)中容易陷入局部极值问题,提出了一种新的改进量子遗传算法。利用小生境协同进化策略初始化量子种群,并采用动态的量子旋转角调整策略来加快收敛速度。利用Rosenbrock测试显示改进后的量子遗传算法性能要优于量子遗传算法和传统的遗传算法。
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