量遗传算法及其在无约束优化问题中的应用

被引：9

作者：

黄蓓

王士同

机构：

[1] 江南大学信息工程学院

[2] 江南大学信息工程学院无锡

[3] 无锡

来源：

信息技术 | 2005年 / 10期

关键词：

遗传算法; 量子遗传算法; 多宇宙并行量子遗传算法; 无约束优化问题;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

量子遗传算法(QGA)是量子计算和遗传算法相结合的产物,将量子的态矢量表示引入到遗传算法中,具有比遗传算法更好的搜索效率和收敛性。本文首先介绍了量子遗传算法的基本原理,讨论了基于量子遗传算法的一系列改进,然后将量子遗传算法应用于无约束优化问题,实例计算表明了算法在该类问题中的有效性和可行性。

引用

页数：5

共 6 条

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