改进量子遗传算法用于多峰值函数优化

• 作者: 李贵海 林健 汪杨林 贺敏伟 阮柏尧
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 改进量子遗传算法 遗传算法 多峰值函数 优化
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 41-43
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3358字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.07.011

摘要

传统遗传算法(sGA)在处理多峰值函数优化问题中存在局部收敛性的问题,最初的量子遗传算法(QGA)也存在这一问题.运用一种改进量子遗传算法(MQGA),有效地解决了一些多峰值函数的优化问题.根据几个重要的测试函数进行仿真实验结果证明,与SGA和QGA相比,改进的量子遗传算法(MQGA)在一些多峰值优化问题中更具有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林健	北京航空航天大学经济管理学院	33	542	13.0	23.0
2	阮柏尧	五邑大学信息学院	4	26	3.0	4.0
3	贺敏伟	广东商学院信息学院	5	33	3.0	5.0
7	李贵海	五邑大学信息学院	5	32	3.0	5.0
8	汪杨林	五邑大学信息学院	2	17	1.0	2.0