量子概率编码遗传算法及其应用

李斌; 谭立湘; 邹谊; 庄镇泉

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量子概率编码遗传算法及其应用

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该文提出了一种基于染色体量子概率编码的遗传算法--QCGA.与传统遗传算法不同,在QCGA中,单个个体不再表示某一个确定解,而是解的取值概率分布,覆盖整个解空间;各个个体独立并行演化,个体间通过一个新的交叉算子实现演化信息的交换,同时设计了一个新的变异算子以增强算法的局部寻优能力.为了充分考察该算法的有效性和先进性,将其应用于典型函数优化、0-1背包问题和时间序列中频繁结构模式搜索等问题的求解.实验结果表明,与现有同类算法相比,该算法在具有很高搜索效率的同时,仍能维持很高的种群多样性,因而适用于复杂优化问题的求解.

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来源
《电子与信息学报》 |2005年第5期|805-810|共6页
作者
李斌; 谭立湘; 邹谊; 庄镇泉;
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作者单位

中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026;

中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026;

中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026;

中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
遗传算法; 量子概率编码; 交叉算子; 变异算子;

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