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量子克隆遗传算法
被引:6
作者
:
李阳阳
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
西安电子科技大学智能信息处理研究所
李阳阳
焦李成
论文数:
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机构:
西安电子科技大学智能信息处理研究所
焦李成
机构
:
[1]
西安电子科技大学智能信息处理研究所
来源
:
计算机科学
|
2007年
/ 11期
基金
:
高等学校博士学科点专项科研基金;
关键词
:
遗传算法;
量子克隆遗传算法;
0/1背包;
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
:
遗传算法是解决优化问题的一种有效方法,但在实际应用中也存在着收敛速度慢、早熟等问题,使得其结果极不稳定。本文将遗传算法和量子理论相结合并利用免疫系统中所特有的克隆算子,针对0/1背包问题,提出了一种改进的进化算法——量子克隆遗传算法(QCA)。它能有效地避免早熟,且具有收敛速度快的特点。
引用
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页码:147 / 149
页数:3
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