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题名基于变异概率分析的改进QGA及其应用
被引量：2
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作者
戴勇谦
张明武
祝胜林
戴勇新
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机构
华南农业大学公共基础课实验教学中心
华南农业大学信息学院
江西机电职业技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第7期247-251,256,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61272404)
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文摘
标准量子遗传算法(QGA)在应用于组合优化问题时,会由于早熟收敛而陷入局部最优。为解决该问题,引入k位变异子空间概念分析Q-bit的变异概率分布,指出传统随机变异机制和QGA自有变异机制之间的冲突,提出一种基于观测状态的阶段式大尺度变异机制。将该机制的变异算子嵌入量子旋转策略表,对不同规模的0/1背包问题进行测试,结果表明,该机制能有效避免早熟收敛,跳出局部最优,全局寻优能力优于标准QGA。
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关键词
量子计算
量子遗传算法
变异机制
变异概率分布
组合优化
0
1背包问题
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Keywords
quantum computation
Quantum Genetic Algorithm（QGA）
mutation mechanism
mutation probability distribution
combinatorial optimization
0/1 knapsack problem
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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