基于变异概率分析的改进QGA及其应用

• 作者: 张明武 戴勇新 戴勇谦 祝胜林
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 量子计算 量子遗传算法 变异机制 变异概率分布 组合优化 0/1背包问题
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 247-251,256
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3721字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.07.055

摘要

标准量子遗传算法(QGA)在应用于组合优化问题时，会由于早熟收敛而陷入局部最优。为解决该问题，引入k位变异子空间概念分析Q-bit的变异概率分布，指出传统随机变异机制和QGA自有变异机制之间的冲突，提出一种基于观测状态的阶段式大尺度变异机制。将该机制的变异算子嵌入量子旋转策略表，对不同规模的0/1背包问题进行测试，结果表明，该机制能有效避免早熟收敛，跳出局部最优，全局寻优能力优于标准QGA。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张明武	华南农业大学信息学院	37	232	9.0	12.0
2	祝胜林	华南农业大学信息学院	41	273	7.0	13.0
3	戴勇谦	华南农业大学公共基础课实验教学中心	7	24	3.0	4.0
4	戴勇新		6	18	3.0	4.0