【摘 要】
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该文提出了一种基于染色体量子概率编码的遗传算法--QCGA.与传统遗传算法不同,在QCGA中,单个个体不再表示某一个确定解,而是解的取值概率分布,覆盖整个解空间;各个个体独立并
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该文提出了一种基于染色体量子概率编码的遗传算法--QCGA.与传统遗传算法不同,在QCGA中,单个个体不再表示某一个确定解,而是解的取值概率分布,覆盖整个解空间;各个个体独立并行演化,个体间通过一个新的交叉算子实现演化信息的交换,同时设计了一个新的变异算子以增强算法的局部寻优能力.为了充分考察该算法的有效性和先进性,将其应用于典型函数优化、0-1背包问题和时间序列中频繁结构模式搜索等问题的求解.实验结果表明,与现有同类算法相比,该算法在具有很高搜索效率的同时,仍能维持很高的种群多样性,因而适用于复杂优化问
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