一种改进的遗传量子算法及其应用

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针对遗传量子算法 (GQA)在优化连续多峰函数时易出现早熟现象 ,本文提出一种改进的遗传量子算法 (IGQA) ,其核心是在对量子门更新过程进行改进的基础上 ,引入群体灾变和自适应搜索网格的策略。通过典型函数测试和FIR数字滤波器设计实例表明 ,IGQA的性能优于GQA和其它几种遗传算法 ,具有比GQA更快的收敛速度和更好的全局寻优能力 ,能有效地克服早熟现象。
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