量子进化算法

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进化算法是解决优化问题的一种有效方法,但在实际应用中也存在收敛速度慢、早熟等问题,大大影响了其应用效果。本文将进化算法和量子理论结合,提出一种新的理论框架-量子进化理论及其学习算法。算法借鉴量子理论,采用量子染色体的表示形式,能使一个染色体同时表示多个状态;模拟量子坍塌的随机观察能带来丰富的种群;同时构造具有量子特点的交叉变异算子,能在防止算法早熟的同时使算法更快收敛。本文不仅从理论上证明了这一理论框架的全局收敛性, 仿真计算也表明了此算法的优越性。
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