计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2007年
21期
80-83
,共4页
混合算法%量子演化%杂交算子%突变度
混閤算法%量子縯化%雜交算子%突變度
혼합산법%양자연화%잡교산자%돌변도
个体基于量子概率幅进行编码,并将经典遗传算法的杂交算子用于量子演化算法中演化目标的优化,提出了混合量子演化算法.算法中对量子旋转角自适应更新,并首次引入了突变度的概念定义了自适应的变异算子,对量子个体的演化目标定期实施杂交,有效地交换并利用了演化信息,避免了未成熟收敛,提高了算法效率.数值优化问题的实验结果表明该算法优于QEA和CGA,并能以极大概率成功地解决"大海捞针"问题,且计算效率高,优化速度与CGA相当.
箇體基于量子概率幅進行編碼,併將經典遺傳算法的雜交算子用于量子縯化算法中縯化目標的優化,提齣瞭混閤量子縯化算法.算法中對量子鏇轉角自適應更新,併首次引入瞭突變度的概唸定義瞭自適應的變異算子,對量子箇體的縯化目標定期實施雜交,有效地交換併利用瞭縯化信息,避免瞭未成熟收斂,提高瞭算法效率.數值優化問題的實驗結果錶明該算法優于QEA和CGA,併能以極大概率成功地解決"大海撈針"問題,且計算效率高,優化速度與CGA相噹.
개체기우양자개솔폭진행편마,병장경전유전산법적잡교산자용우양자연화산법중연화목표적우화,제출료혼합양자연화산법.산법중대양자선전각자괄응경신,병수차인입료돌변도적개념정의료자괄응적변이산자,대양자개체적연화목표정기실시잡교,유효지교환병이용료연화신식,피면료미성숙수렴,제고료산법효솔.수치우화문제적실험결과표명해산법우우QEA화CGA,병능이겁대개솔성공지해결"대해로침"문제,차계산효솔고,우화속도여CGA상당.
