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基于蛙跳思想的量子编码遗传算法
被引量：
3
1
作者
许波
彭志平
+1 位作者
余建平
柯文德
《中国工程科学》
北大核心
2014年第3期108-112,共5页
量子门旋转相位、变异概率大小的确定,是目前制约量子遗传算法效率的两个主要问题。本文提出一种基于蛙跳思想的量子编码遗传算法(QRGA),该算法采用自适应的方式对量子旋转门旋转角进行调整,并基于模糊逻辑将蛙跳的步长进行量化以指导...
量子门旋转相位、变异概率大小的确定,是目前制约量子遗传算法效率的两个主要问题。本文提出一种基于蛙跳思想的量子编码遗传算法(QRGA),该算法采用自适应的方式对量子旋转门旋转角进行调整,并基于模糊逻辑将蛙跳的步长进行量化以指导变异概率调整,保证进化的方向性和提高算法效率,对比实验结果表明算法可以避免陷入局部最优解,并能快速收敛到全局最优解,在运行时间和解的性能上都取得了较好的效果。
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关键词
量子编码
量子遗传算法
蛙跳算法
群体智能
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职称材料
题名
基于蛙跳思想的量子编码遗传算法
被引量：
3
1
作者
许波
彭志平
余建平
柯文德
机构
广东
石油化工
学院计算机科学与
技术
系
广东高校石油化工过程装备故障诊断与信息化控制工程技术开发中心
湖南师范大学数学与计算机科学学院
出处
《中国工程科学》
北大核心
2014年第3期108-112,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60903168
61272382)
+2 种基金
湖南师范大学青年优秀人才培养计划(ET51102)
广东高校石油化工故障诊断与信息化控制工程技术开发中心开放基金(512016)
茂名市科技计划项目(20120263)
文摘
量子门旋转相位、变异概率大小的确定,是目前制约量子遗传算法效率的两个主要问题。本文提出一种基于蛙跳思想的量子编码遗传算法(QRGA),该算法采用自适应的方式对量子旋转门旋转角进行调整,并基于模糊逻辑将蛙跳的步长进行量化以指导变异概率调整,保证进化的方向性和提高算法效率,对比实验结果表明算法可以避免陷入局部最优解,并能快速收敛到全局最优解,在运行时间和解的性能上都取得了较好的效果。
关键词
量子编码
量子遗传算法
蛙跳算法
群体智能
Keywords
quantum encoding
quantum genetic algorithm
frog leaping algorithm
swarm intelligence
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于蛙跳思想的量子编码遗传算法
许波
彭志平
余建平
柯文德
《中国工程科学》
北大核心
2014
3
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