【摘 要】
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针对多数量子遗传算法在搜索解时没有充分利用搜索过程中的先验知识的问题,结合混沌运动的遍历性和量子遗传算法的群体搜索性,提出一种基于混沌变尺度梯度下降的量子遗传算法
【机 构】
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济南大学信息科学与工程学院,北京科技大学信息工程学院
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针对多数量子遗传算法在搜索解时没有充分利用搜索过程中的先验知识的问题,结合混沌运动的遍历性和量子遗传算法的群体搜索性,提出一种基于混沌变尺度梯度下降的量子遗传算法。算法采用梯度下降法对量子遗传操作获得的优良个体进行局部搜索,引导种群的进化。结合混沌优化策略产生自适应步长,在搜索初期加快寻优速度,随着搜索逐渐接近最优点,混沌产生的小步长实现在最优解所在的小范围内进行精确搜索。实验结果表明,该方法的综合性能优于传统的量子遗传算法及遗传算法。
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