量子克隆遗传算法

计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (11): 147-149.

量子克隆遗传算法

李阳阳焦李成

西安电子科技大学智能信息处理研究所,西安710071

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
本课题得到国家自然科学基金（60372045）、国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金（2001CB309403）和高等学校博士学科点专项科研基金（项目编号：20030701013）资助.

LI Yang-Yang ,JIAO Li-Cheng （School of Electronic Engineering, Xidian University,Xi＇an 710071）

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 遗传算法是解决优化问题的一种有效方法，但在实际应用申也存在着收敛速度慢、早熟等问题，使得其结果极不稳定。本文将遗传算法和量子理论相结合并利用免疫系统申所特有的克隆算子，针对0／1背包问题，提出了一种改进的进化算法-一量子克隆遗传算法（QCA）。它能有效地避免早熟，且具有收敛速度快的特点。

关键词: 遗传算法量子克隆遗传算法 0／1背包

Abstract: Genetic algorithm is an effective algorithm in solving the optimizing problem, but it has some disadvantages in the application, such as slow converging speed and prernaturity. In this paper, an improved evolutionary algorithm, cal ed the quantum clonal g

Key words: Genetic algorithm, Quantum conal genetic algorithm, 0/1 knapsack

李阳阳焦李成. 量子克隆遗传算法[J]. 计算机科学, 2007, 34(11): 147-149. https://doi.org/

LI Yang-Yang ,JIAO Li-Cheng （School of Electronic Engineering, Xidian University,Xi＇an 710071）. [J]. Computer Science, 2007, 34(11): 147-149. https://doi.org/

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