量子干扰交叉遗传算法及其应用研究

杨玉; 戴红伟; 李存华

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针对遗传算法中传统交叉算子交叉效率低下等缺点,提出改进型全干扰量子交叉遗传算法.与基于位置信息的经典量子全干扰交叉模型不同,改进型交叉算子通过距离比较,能够获取质量更高的候选解.通过对旅行商问题(TSP)求解的对比实验表明,改进量子交叉遗传算法能有效平衡全局搜索和局部探索,具有更强的稳定性和寻优能力.

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来源
《微电子学与计算机》 |2012年第3期|26-30|共5页
作者
杨玉; 戴红伟; 李存华;
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作者单位

淮海工学院计算机工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
量子干扰交叉; 遗传算法; 优化; 旅行商问题;

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