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通过设计一种新的量子个体更新策略，提出了改进的多宇宙并行量子进化算法，并对算法的收敛性进行了分析探讨，从理论上证明了该算法的有效性，最后将该算法用于多目标0／1背包问题。仿真结果表明：改进方法能够找到接Pareto最优前端的更好的解，同时维持解分布的均匀性。
改进的多宇宙并行量子进化算法
【摘 要】
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通过设计一种新的量子个体更新策略，提出了改进的多宇宙并行量子进化算法，并对算法的收敛性进行了分析探讨，从理论上证明了该算法的有效性，最后将该算法用于多目标0／1背包问题。仿
【机 构】
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阜阳师范学院计算机与信息学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2010年34期
【基金项目】
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安徽省自然科学基金(No.090412072)~~
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