本文關(guān)鍵詞：一種基于濃度調(diào)節(jié)的改進型量子遺傳算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對量子遺傳算法(QGA)優(yōu)化多峰函數(shù)時存在收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)的缺陷,提出了改進型量子遺傳算法(IQGA)。引入個體濃度的概念,在量子門更新之前對種群進行篩選并剔除高濃度個體和劣個體,并用新的個體代替它們,增強了量子遺傳算法全局搜索能力。通過典型復雜連續(xù)函數(shù)的對比測試,驗證了該改進型量子遺傳算法的可行性和有效性。
【作者單位】： 華東理工大學化工過程先進控制和優(yōu)化技術(shù)教育部重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 量子遺傳算法 濃度 改進型量子遺傳算法 對比測試
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(WH1213010)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 量子遺傳算法(QGA)是20世紀90年代后期新興的一種進化算法,在過去的幾年里一直是人們研究的熱點問題。它是在遺傳算法(GA)的基礎(chǔ)上,引入量子計算[1]的概念,將染色體的編碼采用量子比特的概率幅來表示,這樣可以使一條染色體不再表示一個單一態(tài),而是可以表示多個態(tài)的疊加。量子

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