基于改进多生境排挤算法的量子遗传算法

• 作者: 朱海斌 许峰
• 来源期刊: 软件工程
• 学科: 工学
• 关键词: 量子遗传算法 多生境排挤算法 聚类分析 收敛性 收敛速度
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 方法与技术
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 字数: 3404字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2018.04.001

摘要

针对量子遗传算法在复杂连续函数优化中存在着收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于改进多生境拥挤算法的量子遗传算法.基本思想是:在保留多生境排挤算法搜索速度较快这一优势的同时,引入聚类分析,提高其搜索能力,然后将改进的多生境排挤算法引入量子遗传算法.仿真实验结果显示,多生境排挤量子遗传算法与基本量子遗传算法相比较,在全局收敛性和收敛速度方面有了一定程度的改进和提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许峰	安徽理工大学数学与大数据学院	143	328	9.0	12.0
2	朱海斌	安徽理工大学数学与大数据学院	2	1	1.0	1.0