计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (8): 112-115.
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王宝伟 王洪国 刘乐 王鑫
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WANG Bao-wei WANG Hong-guo LILT Le WANG Xi （School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, China）
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摘要： 提出了一种改进的混合量子遗传算法（IHQGA），该算法首先在量子个体上实施量子交叉，这一操作有利于保留相对较好的基因段；其次，采用量子比特相位法更新量子门和自适应调整搜索网格的策略；最后，引入拟Newton算法进行局部搜索操作，使得种群的多样性强，解得的收敛精度高，收敛速度快；通过复杂函数测试标明此算法的优化质量和效率都强于传统遗传算法和量子遗传算法；另外，从理论上也证明了该算法以概率1收敛于全局最优解。
关键词: 量子遗传算法 量子杂交 拟Newton算法 旋转量子门
Abstract: This paper proposes an Improved Hybrid Quantum Genetic Algorithm （IHQGA）. First,the quantum crossover is used which can maintain the relatively good gene blocks. Second, the strategies of updating quantum gate using qubit phase approach and adjusting sear
Key words: Quantum genetic algorithm, Quantum crossover, Similar newton method, Quantum gate
王宝伟 王洪国 刘乐 王鑫. 一种改进的混合量子遗传算法[J]. 计算机科学, 2008, 35(8): 112-115. https://doi.org/
WANG Bao-wei WANG Hong-guo LILT Le WANG Xi （School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, China）. [J]. Computer Science, 2008, 35(8): 112-115. https://doi.org/
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