换一批摘要基于量子位测量的二进制量子遗传算法,在用于连续问题优化时,频繁的解码运算会降低优化效率.为解决该问题,提出一种改进的量子遗传算法.基于Bloch球面建立搜索机制,使用量子位描述个体,采用泡利矩阵建立旋转轴,通过量子位在Bloch球面上的绕轴旋转实现进化搜索,利用Hadamard门实现个体变异,以避免早熟收敛,使当前量子位沿着Bloch球面上的大圆逼近目标量子位.实例结果表明,该算法在经历大约26步迭代后,绝对误差积分指标值最小为4.122,优化能力优于基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法和带精英保留策略的遗传算法.
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关键词
量子遗传算法全局搜索Bloch球面搜索变异处理旋转矩阵Quantum Genetic Algorithm(QGA)global searchBloch spherical searchvariation processingrotation matrix
分类号
TP18
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1000-3428.2013.05.043
发布时间
2013-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（61170132）
黑龙江省教育厅科学技术研究项目（11551015）
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