一种解决组合优化问题的量子遗传算法QGA

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【摘要】

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本文在量子变异的基础上,提出了一种解决组合优化问题的量子遗传算法QGA,它融合了遗传量子算法GQA和经典遗传算法的优点,只用一个个体就可在很短的时间内搜索到最优解,并针对

【作者】

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熊焰陈欢欢苗付友王行甫

【机构】

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中国科学技术大学计算机科学技术系

【出处】

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电子学报

【发表日期】

：

2004年11期

【关键词】

：

量子计算遗传算法遗传量子算法量子遗传算法 quantum computation genetic algorithm genetic quantum al

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本文在量子变异的基础上,提出了一种解决组合优化问题的量子遗传算法QGA,它融合了遗传量子算法GQA和经典遗传算法的优点,只用一个个体就可在很短的时间内搜索到最优解,并针对一个典型的组合优化问题--0/1背包问题进行了对比实验,实验结果表明本文所提出的量子遗传算法QGA优于传统遗传算法和遗传量子算法GQA.

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