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一种基于粒子群优化方法的改进量子遗传算法及应用
被引：32
作者：
周殊
潘炜
罗斌
张伟利
丁莹
机构：
[1] 西南交通大学信息科学与技术学院
来源：
关键词：
量子遗传算法;
量子计算;
粒子群优化;
0/1背包问题;
稀疏分解;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
本文采用粒子群优化(PSO)方法代替量子门来更新量子比特状态,得到一种改进的量子遗传算法(QGA)———PSQGA,并根据QGA自身概率特性,引入了最优解方差函数来评价该算法的稳定性能.利用四种典型连续函数寻优问题和0/1背包问题,分别对PSQGA和改进的使用量子门的量子遗传算法(IQGA)进行了测试;并将它们应用到图像稀疏分解的实例中.结果表明,PSQGA算法的寻优能力及稳定性均优于IQGA,且具有更好的收敛性以及更强的连续空间搜索能力,适合于求解复杂优化问题.
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页数：5
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