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摘要
论文提出一种基于球面解空间划分的量子遗传算法,引入多区域并行搜索的机制,制定了群间的染色体置换策略,设计了新的量子变异操作,并以种群退化的程度来确定变异的概率。通过理论分析证明了该算法能够以概率1收敛到全局最优解。在组合优化和连续优化问题的实验中,该算法能够以较快的速率收敛到目标值,收敛过程相对平稳,降低了早熟现象产生的概率,表现出了良好的性能。
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论文提出一种基于球面解空间划分的量子遗传算法,引入多区域并行搜索的机制,制定了群间的染色体置换策略,设计了新的量子变异操作,并以种群退化的程度来确定变异的概率。通过理论分析证明了该算法能够以概率1收敛到全局最优解。在组合优化和连续优化问题的实验中,该算法能够以较快的速率收敛到目标值,收敛过程相对平稳,降低了早熟现象产生的概率,表现出了良好的性能。
