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题名协同进化扩展紧致量子进化算法
被引量：13
- 1
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作者
刘振
胡云安
彭军
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机构
海军航空工程学院控制工程系
海军航空工程学院接改装训练大队
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2014年第2期320-326,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61174031
60674090)
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文摘
为了提高量子进化算法的全局收敛性能,基于协同进化的思想,并结合扩展紧致遗传算法,提出了协同进化扩展紧致量子进化算法(CECQEA).该算法利用多粒度机制进行量子染色体的旋转,并依据边缘积模块(MPM)进行交叉和变异以避免优良模式的破坏;在每一个子种群内对个体依据MPM进行自调整操作,同时进行种群的分裂、合并及优良个体的迁移操作.通过对算法收敛性的分析可看出,CECQEA能够收敛到满意解集;经基准函数以及背包问题的仿真测试分析可看出,算法收敛效果更加明显.
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关键词
量子进化算法
分布估计
扩展紧致
协同进化
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Keywords
quantum evolutionary algorithm； estimation of distribution； extended compact
coevolutionary
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分类号
TP15
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名小生境分布估计量子遗传算法及其仿真分析
被引量：3
- 2
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作者
刘振
彭军
刘勇
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机构
海军航空工程学院接改装训练大队
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016年第1期89-94,共6页
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基金
国家自然科学基金(61174031
60674090)
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文摘
针对现有量子遗传算法进化机制存在的收敛速度慢以及易陷入局部极值的问题,为提高量子进化算法的全局收敛性能,结合小生境技术中的共享适应度函数方法,提出了小生境分布估计量子遗传算法NEDQGA,在种群内部利用多粒度机制和边缘积模块(MPM)进行量子染色体的两步旋转;并提出利用MPM进行交叉的方法,从而增强了种群多样性,避免了优良模式的损失,加快了算法的收敛;对算法的收敛性进行了分析,提出了MPM更新量子染色体的熵收敛准则。经函数仿真分析,算法收敛效果明显提高。
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关键词
量子遗传算法
小生境
分布估计算法
扩展紧致遗传算法
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Keywords
quantum genetic algorithm
niche
estimation of distribution algorithm
extended compact genetic algorithm
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分类号
TP15
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于分布估计的多目标量子进化算法
- 3
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作者
张钟德
欧阳智敏
陈明
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机构
湖南信息职业技术学院
宜春学院数学与计算机学院
晓庄学院数学与计算机学院
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出处
《宜春学院学报》
2008年第2期61-63,106,共4页
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文摘
基于NSGAⅡ框架,利用QEA的机制来保持多样性,同时引入分布估计二进制个体加快搜索的效率,本文提出了一个由量子计算启发的多目标演化算法(MOEA)——基于分布估计的多目标量子演化算法(记为EQMEA)。通过实例验证,EQMEA可以找到更接近与最优前沿的解,且解的分布更均匀。
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关键词
量子进化算法
分布估计
多目标进化算法
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Keywords
quantum inspired evolutionary algorithm
estimation of distribution
Multi- objective evolutionary algorithm
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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