针对遗传算法系统的维持能力问题,提出一种量子演化算法(a Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm)用于解决装箱问题的布局与优化。算法中采用量子比特编码、量子延伸变异操作。同时根据装箱问题具体情况,设计相应的量子旋转门更新策略,并在此基础上引入遗传操作,同时提出MCBF算法修复策略。最后,对8个测试数据集进行测试。实验测试结果显示,算法在维持遗传基因种群多样性与提高优化质量等方面效果明显。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
