量子概率编码遗传算法及其应用

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。