一种新的自适应量子遗传算法研究

• 作者: 刘贺 王怀晓 陈志龙 马莹
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 实数编码 自适应 量子 遗传算法
• 年，卷（期）: 2018,（20）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 99-103
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3139字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1803-0156

摘要

传统的量子遗传算法是基于二进制编码进行的,每次计算需要进行编码和解码操作,影响了算法的效率.针对这一问题,提出了实数编码的自适应量子遗传算法(RQGA).首先运用实数和量子比特共同编码,并采用自适应频率的临近算符对编码进行更新,而后运用自适应转角策略更新量子比特串,以保证算法保持搜索性能和求解性能的平衡.最后分别采用二进制遗传算法、二进制量子遗传算法以及实数和量子比特共同编码的自适应量子遗传算法对Schaffer'f6函数进行测试对比,结果表明,实数和量子比特共同编码的自适应量子遗传算法无论在收敛速度还是收敛精度方面都体现了较好的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈志龙	陆军工程大学国防工程学院	8	11	2.0	3.0
2	马莹	陆军工程大学国防工程学院	3	10	2.0	3.0
3	王怀晓		1	5	1.0	1.0