基于变异概率分析的改进QGA及其应用

摘要：

标准量子遗传算法(QGA)在应用于组合优化问题时，会由于早熟收敛而陷入局部最优。为解决该问题，引入k位变异子空间概念分析Q-bit的变异概率分布，指出传统随机变异机制和QGA自有变异机制之间的冲突，提出一种基于观测状态的阶段式大尺度变异机制。将该机制的变异算子嵌入量子旋转策略表，对不同规模的0/1背包问题进行测试，结果表明，该机制能有效避免早熟收敛，跳出局部最优，全局寻优能力优于标准QGA。

关键词：量子计算、量子遗传算法、变异机制、变异概率分布、组合优化、0/1背包问题

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61272404

在线出版日期：2013-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：247-251,256