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改进量子交叉免疫克隆算法及其应用

         

摘要

根据不同交叉算子的互补特性,提出了改进量子交叉免疫克隆算法(improved quantum crossover immune cloanl algorithm,IQCICA)。交叉算子由具有深度挖掘和广度挖掘特征的两种算子组成,并通过适当的参数控制两种算子的选择。将该算法应用于著名的组合优化问题—旅行商问题(traveling salesman problems,TSP),并将计算结果与其它算法进行了对比分析。仿真结果表明,混合量子交叉免疫克隆选择算法能有效平衡全局和局部搜索能力,有着较好的收敛速度和稳定性。

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