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量子演化算法的改進研究

2012-04-29 00:44:03李佳林李觀發(fā)
智能計算機與應用 2012年2期
關(guān)鍵詞:相干性搜索算法比特

李佳林 李觀發(fā)

量子演化算法(Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm QEA)是由量子計算理論和演化算法相結(jié)合產(chǎn)生的,利用量子比特進行量子染色體編碼,并利用量子門進行量子更新的一種概率搜索算法。量子染色體的概念由Kuk-Hyun Han等人第一次引入?眼1,2?演,而由于量子比特的疊加性、糾纏性和相干性,由其組成的量子染色體與經(jīng)典演化算法的染色體相比,具有種群規(guī)模小、迭代次數(shù)少、多樣性好、收斂速度快等優(yōu)點,將其應用于背包求解問題取得了很大的成功;但同時也存在一些缺陷,如傳統(tǒng)的量子演化算法易陷入局部最優(yōu)、運算效率不高等。為了更好地將量子特性融入演化算法中,進一步提高量子演化算法的效率,本文將對傳統(tǒng)的量子演化算法進行改進研究。

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