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【摘 要】
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针对测试数据自动生成中收敛速度不够快的缺点,提出一种改进的量子遗传算法(IQGA),其对量子遗传算法的主要改进是:1)在个体更新时,对个体的某一位取反,将取反后的个体用于指导下一代个体的进化;2)对测量后的二进制个体进行变异,而不是传统的互换量子比特的概率幅。将IQGA用于测试数据生成,通过对三个基础程序进行实验,结果表明IQGA在覆盖率和迭代次数两个方面都优于传统量子遗传算法。IQGA不仅能保证
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2012年02期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60970032）,江苏省自然科学基金资助项目（BK2008124）,江苏省“青蓝工程”资助项目.
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