基于改进多生境排挤算法的量子遗传算法
来源期刊：软件工程2018年第4期
论文作者：朱海斌 许峰
文章页码：1 - 4
关键词：量子遗传算法;多生境排挤算法;聚类分析;收敛性;收敛速度;
摘 要：针对量子遗传算法在复杂连续函数优化中存在着收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于改进多生境拥挤算法的量子遗传算法。基本思想是:在保留多生境排挤算法搜索速度较快这一优势的同时,引入聚类分析,提高其搜索能力,然后将改进的多生境排挤算法引入量子遗传算法。仿真实验结果显示,多生境排挤量子遗传算法与基本量子遗传算法相比较,在全局收敛性和收敛速度方面有了一定程度的改进和提高。
朱海斌，许峰
安徽理工大学数学与大数据学院
摘 要：针对量子遗传算法在复杂连续函数优化中存在着收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于改进多生境拥挤算法的量子遗传算法。基本思想是:在保留多生境排挤算法搜索速度较快这一优势的同时,引入聚类分析,提高其搜索能力,然后将改进的多生境排挤算法引入量子遗传算法。仿真实验结果显示,多生境排挤量子遗传算法与基本量子遗传算法相比较,在全局收敛性和收敛速度方面有了一定程度的改进和提高。
关键词：量子遗传算法;多生境排挤算法;聚类分析;收敛性;收敛速度;
