结合远离最差策略的自适应量子进化算法

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针对传统的量子进化算法只使用当前最优个体作为指导,存在进化能力不足,易陷入局部极值的问题,提出了一种结合远离最差策略的自适应量子进化算法KSQEA,使个体在进化过程中不仅向最优个体靠近,而且还远离最差个体,这样在最优个体优势不明显时仍有可能获得进化动力。旋转角更新则采用一种新的自适应波浪式衰减方式,以更好地平衡探查和利用。在函数优化和背包问题上的实验结果表明,以上措施有效地增强了算法的搜索能力,提高了解的质量。
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