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摘要:
为了解决量子遗传算法(QGA)用于连续多峰函数优化易陷入局部极值的问题,提出了一种改进的量子遗传算法(IQGA).这种改进的量子遗传算法采用了已搜索到的最佳个体更新量子门和群体灾变策略.典型函数的测试结果表明,IQGA比QGA的收敛速度更快,且能有效地克服QGA易"早熟收敛"的不足.应用结果表明,IQGA的性能优于QGA和其它遗传算法.
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文献信息
篇名 量子遗传算法的改进及其应用
来源期刊 西南交通大学学报 学科 数学
关键词 遗传算法 量子遗传算法 FIR滤波器设计
年,卷(期) 2003,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 717-722
页数 6页 分类号 O232
字数 4022字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0258-2724.2003.06.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张葛祥 西南交通大学电气工程学院 73 1799 20.0 41.0
2 金炜东 西南交通大学电气工程学院 295 3889 30.0 49.0
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量子遗传算法
FIR滤波器设计
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西南交通大学学报
双月刊
0258-2724
51-1277/U
大16开
四川省成都市二环路北一段
62-104
1954
chi
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