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摘要:
针对现有量子遗传算法进化机制存在的收敛速度慢以及易陷入局部极值的问题,为提高量子进化算法的全局收敛性能,结合小生境技术中的共享适应度函数方法,提出了小生境分布估计量子遗传算法NEDQGA,在种群内部利用多粒度机制和边缘积模块(MPM)进行量子染色体的两步旋转;并提出利用MPM进行交叉的方法,从而增强了种群多样性,避免了优良模式的损失,加快了算法的收敛;对算法的收敛性进行了分析,提出了MPM更新量子染色体的熵收敛准则.经函数仿真分析,算法收敛效果明显提高.
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文献信息
篇名 小生境分布估计量子遗传算法及其仿真分析
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 量子遗传算法 小生境 分布估计算法 扩展紧致遗传算法
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 89-94
页数 6页 分类号 TP15
字数 4822字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.01.015
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研究主题发展历程
节点文献
量子遗传算法
小生境
分布估计算法
扩展紧致遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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