基于混合蛙跳的量子遗传算法

摘要：

量子遗传算法的早熟问题影响算法的求解性能,为提高算法能力,提出基于混合蛙跳的量子遗传算法.算法引入混合蛙跳和模拟退火准则,采用量子变异策略;利用组内寻优和整体寻优,减少算法整体迭代次数.将改进后的量子遗传算法应用于函数优化方面,用测试函数的寻优来评价算法性能,实验结果表明,该算法有效提高了算法性能,能求解出符合要求的全局最优值,改善了早熟收敛的问题.

关键词：量子遗传、分组寻优、模拟退火、自适应、函数优化

所属期刊栏目：35

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61173056

在线出版日期：2015-01-26（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：3991-3996