量子遗传算法的改进及其应用

摘要：

为了解决量子遗传算法(QGA)用于连续多峰函数优化易陷入局部极值的问题,提出了一种改进的量子遗传算法(IQGA).这种改进的量子遗传算法采用了已搜索到的最佳个体更新量子门和群体灾变策略.典型函数的测试结果表明,IQGA比QGA的收敛速度更快,且能有效地克服QGA易"早熟收敛"的不足.应用结果表明,IQGA的性能优于QGA和其它遗传算法.

关键词：遗传算法、量子遗传算法、FIR滤波器设计

所属期刊栏目：38

分类号：O232(控制论、信息论（数学理论）)

在线出版日期：2004-01-02（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：717-722