浅析遗传量子算法与遗传算法在函数极值问题中的比较法

丛飚; 陈卓然

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遗传算法是一种模拟生物进化的算法.它被广泛利用在信号处理、模式识别、人工生命等领域.遗传量子算法是将量子计算和遗传算法相结合算法.采用量子位染色体的表示形式.该算法具有量子计算的量子位和量子位的迭加特性,同时加入了量子旋转门干涉策略,使得进化染色体更好的呈现多样特性.实验表明,遗传量子算法在解决一般函数极值问题中,比遗传算法更具有优势.

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来源
《吉林师范大学学报（自然科学版）》 |2008年第1期|34-37,56|共5页
作者
丛飚; 陈卓然;
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作者单位

吉林师范大学,计算机学院,吉林,四平,136000;

吉林师范大学博达学院,计算机与信息科学系,吉林,四平,136000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机软件;
关键词
遗传算法; 量子计算; 遗传量子算法; 量子位;

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