【摘 要】
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针对传统双链量子遗传算法收敛速度慢、搜索精度低、鲁棒性差等不足,提出一种F型双链量子遗传算法（F_DCQ-GA）.对编码空间进行单值映射处理,在保证量子种群适应度值与相应幅角排
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针对传统双链量子遗传算法收敛速度慢、搜索精度低、鲁棒性差等不足,提出一种F型双链量子遗传算法（F_DCQ-GA）.对编码空间进行单值映射处理,在保证量子种群适应度值与相应幅角排序单调性的前提下,缩小算法的搜索空间,增加搜索密度;在量子更新时引入自适应步长因子,使步长随目标函数在搜索点处梯度的变化而变化,有效解决了传统寻优算法普遍存在的全局最优解搜索困难的问题;在染色体变异更新时提出了π/6门,克服了原来非门变异无法更新量子比特概率幅的缺点.将F_DCQGA优化算法应用于小波阈值去噪的阈值选择机制中,通过仿
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